STATISTICAL AND MACHINE LEARNING APPROACHES FOR DETECTING ANOMALIES IN LARGE-VOLUME NETWORK TRAFFIC

Fuente: Zenodo

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Ozodbek Rakhmonov
Format:	Recurso digital
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Zenodo 2025
Schlagworte:	Network traffic analysis anomaly detection big data statistical approaches supervised learning unsupervised learning autoencoder hybrid model IoT security cloud computing 5G networks real-time monitoring post-quantum cryptography
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