Machine Learning Approaches for DDoS Detection and Network Forensics

Sprache: Englisch

Verlag: Eliva Press, 2025

9999328520 / 9789999328524

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning Approaches for DDoS Detection and Network ForensicsAn Investigative Framework Using KNN, SVM, and Bayesian Models on Benchmark DatasetsIn an era where cyber threats grow more sophisticated by the day, Distributed Denial-of-Service (DDoS) attacks have emerged as one of the most severe and disruptive forms of intrusion. This book presents a practical and research-driven guide to detecting and analyzing DDoS attacks using advanced machine learning techniques.Drawing on benchmark datasets like KDD Cup 99 and NSL-KDD, the authors introduce a robust framework for network forensic investigation, combining K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM), and Naïve Bayesian classifiers. Each algorithm is evaluated using precision, recall, and ROC curves to assess their real-world applicability.This book explores:Core concepts of DDoS detection and digital evidence gatheringFeature selection and dimensionality reduction for traffic analysisImplementation of classification models using real traffic dataPerformance evaluation and comparative analysis of learning algorithmsPractical use of network forensic tools such as Xplico and NetDetector.

Bestandsnummer des Verkäufers 9789999328524

Titel
Machine Learning Approaches for DDoS Detection and Network Forensics
Autor
Saswati Chatterjee
Verlag
Eliva Press
Veröffentlichungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9999328520
ISBN-13
9789999328524
Artikelgewicht
125 Gramm
Abmessungen
229x152x4 mm

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