Modèles d'apprentissage profond pour la classification du trafic réseau

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Wei Wang, Xuewen Zeng, Xiaozhou Ye, Yiqiang Sheng et Ming Zhu, « Classification du trafic malveillant à l'aide de réseaux de neurones convolutifs pour l'apprentissage de représentations », dans la 31e Conférence internationale sur les réseaux d'information (ICOIN 2017), pp. 712-717, 2017.

Wei Wang, Jinlin Wang, Xuewen Zeng, Zhongzhen Yang et Ming Zhu, « Classification de bout en bout du trafic chiffré avec des réseaux de neurones convolutifs unidimensionnels », dans la 15e Conférence internationale IEEE sur l'intelligence et l'informatique de sécurité (IEEE ISI 2017), pp. 43-48, 2017.

Wei Wang, Yiqiang Sheng, Jinlin Wang, Xuewen Zeng, Xiaozhou Ye, Yongzhong Huang et Ming Zhu, « HAST-IDS : Apprentissage de caractéristiques spatio-temporelles hiérarchiques à l'aide de réseaux de neurones profonds pour améliorer la détection d'intrusion », dans IEEE Access, vol. 6, pp. 1792-1806, 2018.

Wei Wang, « Apprentissage profond pour la classification du trafic réseau et la détection d'anomalies », Une thèse de doctorat (en chinois simplifié), 2018.

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Je suis titulaire d'un doctorat de l'USTC et je m'intéresse à l'analyse du trafic réseau.
Si vous avez une opportunité d'emploi intéressante pour moi, veuillez me contacter à l'adresse [email protected] ou sur wechat/weixin:wangwei-science.