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文献
J-GLOBAL ID：202202277664137158
整理番号：22A1093738
深層リカレントニューラルネットワークに基づくSDNベースSCADAシステムにおけるDDoS攻撃の正確な検出に対する新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】
A novel approach for accurate detection of the DDoS attacks in SDN-based SCADA systems based on deep recurrent neural networks
Polat Hueseyin
(Department of Computer Engineering, Faculty of Technology, Gazi University, Ankara 06500, Turkey)
,
Tuerkoglu Muammer
(Department of Software Engineering, Samsun University, Samsun 55000, Turkey)
,
Polat Onur
(Department of Computer Engineering, Faculty of Technology, Gazi University, Ankara 06500, Turkey)
,
Senguer Abduelkadir
(Department of Electrical and Electronics Engineering, Firat University, Elazig 23000, Turkey)
資料名：
Expert Systems with Applications
(Expert Systems with Applications)
巻： 197 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： W0178A ISSN： 0957-4174 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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