Machine Learning Approaches for DDoS Detection and Network Forensics (Paperback)

Sprache: Englisch

Verlag: Eliva Press, 2025

9999328520 / 9789999328524

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Paperback. Machine Learning Approaches for DDoS Detection and Network Forensics An Investigative Framework Using KNN, SVM, and Bayesian Models on Benchmark Datasets In 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 Naive 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 gathering Feature selection and dimensionality reduction for traffic analysis Implementation of classification models using real traffic data Performance evaluation and comparative analysis of learning algorithms Practical use of network forensic tools such as Xplico and NetDetector. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789999328524

Titel
Machine Learning Approaches for DDoS Detection and Network Forensics (Paperback)
Autor
Saswati Chatterjee
Verlag
Eliva Press
Erscheinungsjahr
2025
Zustand
new
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
9999328520
ISBN-13
9789999328524

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