Malicious Behaviours
악의적인 행동

Sentence Examples

Discover more insights into Malicious Behaviours 악의적인 행동

Keywords frequently search together with Malicious Behaviours 악의적인 행동

Narrow sentence examples with built-in keyword filters

Malicious Behaviours sentence examples within Detect Malicious Behaviours

Detect Malicious Behaviours

To this end, we present the performance metrics for four different IDSs schemes namely the Clustered Hierarchical Hybrid IDS (CHH-IDS), Adaptively Supervised and Clustered Hybrid IDS (ASCH-IDS), Restricted Boltzmann Machine-based Clustered IDS (RBC-IDS) and Q-learning based IDS (QL-IDS) to detect malicious behaviours in a sensor network.

이를 위해 CHH-IDS(Clustered Hierarchical Hybrid IDS), ASCH-IDS(Adaptive Supervised and Clustered Hybrid IDS), RBC-IDS(Restricted Boltzmann Machine-based Clustered IDS)라는 네 가지 IDS 체계에 대한 성능 메트릭을 제시합니다. 및 센서 네트워크에서 악성 행위를 탐지하기 위한 Q-러닝 기반 IDS(QL-IDS).

Machine Learning-driven Intrusion Detection Techniques in Critical Infrastructures Monitored by Sensor Networks

Detect Malicious Behaviours

Based on low-level features at micro-architecture level, the existing detection methods usually need a long sample length to detect malicious behaviours and can hardly identify non-signature malware, which will inevitably affect the detection efficiency and effectiveness.

마이크로 아키텍처 수준의 낮은 수준의 기능을 기반으로 하는 기존 탐지 방법은 일반적으로 악성 행위를 탐지하기 위해 긴 샘플 길이가 필요하고 비시그니처 멀웨어를 식별하기 어렵기 때문에 탐지 효율성과 효율성에 필연적으로 영향을 미칩니다.

A Deep Malware Detection Method Based on General-Purpose Register Features

More Detect Malicious Behaviours sentences
More Sentences

More Malicious Behaviours 악의적인 행동 sentence examples
10.1109/tnse.2020.3004475

We first design multi-step smart contracts to achieve secure resource sharing and defend against the malicious behaviours of service requesters and vehicles with selfish purposes.

우리는 먼저 안전한 리소스 공유를 달성하고 이기적인 목적을 가진 서비스 요청자와 차량의 악의적인 행동을 방어하기 위해 다단계 스마트 계약을 설계합니다.

Consortium Blockchain for Secure Resource Sharing in Vehicular Edge Computing: A Contract-Based Approach

More Malicious Behaviours 악의적인 행동 sentence examples
10.5220/0010543504790486

In this context it is really critical the detection of malicious behaviours, considering the weaknesses of the current antimalware mechanisms.

이러한 맥락에서 현재의 맬웨어 방지 메커니즘의 약점을 고려할 때 악의적인 행동을 탐지하는 것은 매우 중요합니다.

Mobile Family Detection through Audio Signals Classification

More Malicious Behaviours 악의적인 행동 sentence examples
10.1098/rstb.2019.0103

Not only does mutation lead to uncontrolled proliferation, radical shape changes and identity crises in cancer cells—many other cell types are corrupted by the bad influence of the tumour, engaging in malicious behaviours that aid tumour cells directly and disrupt normal organ functions.

돌연변이는 암세포에서 통제되지 않은 증식, 급격한 형태 변화 및 정체성 위기를 초래할 뿐만 아니라 다른 많은 세포 유형이 종양의 나쁜 영향으로 손상되어 종양 세포를 직접 돕고 정상적인 기관 기능을 방해하는 악의적인 행동에 관여합니다.

The forces of cancer

More Malicious Behaviours 악의적인 행동 sentence examples
10.4108/eai.29-6-2019.2282647

Numerical simulations show the consensus mechanism identify the malicious behaviours with high probability of detection under a variety of scenarios.

수치 시뮬레이션은 합의 메커니즘이 다양한 시나리오에서 탐지 가능성이 높은 악성 행동을 식별한다는 것을 보여줍니다.

A Mobile Edge Computing Enabled Spectrum Blockchain for the Internet of Spectrum Devices

Learn more from Malicious Behaviours 악의적인 행동

Keywords related to Behaviours

Malicious Behaviours 악의적인 행동

Malicious Behaviours 악의적인 행동
Encyclopedia 백과사전

Malicious Behaviours(악의적인 행동)란 무엇입니까?

Malicious Behaviours 악의적인 행동 - We first design multi-step smart contracts to achieve secure resource sharing and defend against the malicious behaviours of service requesters and vehicles with selfish purposes. [1] In this context it is really critical the detection of malicious behaviours, considering the weaknesses of the current antimalware mechanisms. [2] Not only does mutation lead to uncontrolled proliferation, radical shape changes and identity crises in cancer cells—many other cell types are corrupted by the bad influence of the tumour, engaging in malicious behaviours that aid tumour cells directly and disrupt normal organ functions. [3] Numerical simulations show the consensus mechanism identify the malicious behaviours with high probability of detection under a variety of scenarios. [4]
우리는 먼저 안전한 리소스 공유를 달성하고 이기적인 목적을 가진 서비스 요청자와 차량의 악의적인 행동을 방어하기 위해 다단계 스마트 계약을 설계합니다. [1] 이러한 맥락에서 현재의 맬웨어 방지 메커니즘의 약점을 고려할 때 악의적인 행동을 탐지하는 것은 매우 중요합니다. [2] 돌연변이는 암세포에서 통제되지 않은 증식, 급격한 형태 변화 및 정체성 위기를 초래할 뿐만 아니라 다른 많은 세포 유형이 종양의 나쁜 영향으로 손상되어 종양 세포를 직접 돕고 정상적인 기관 기능을 방해하는 악의적인 행동에 관여합니다. [3] 수치 시뮬레이션은 합의 메커니즘이 다양한 시나리오에서 탐지 가능성이 높은 악성 행동을 식별한다는 것을 보여줍니다. [4]

Detect Malicious Behaviours

To this end, we present the performance metrics for four different IDSs schemes namely the Clustered Hierarchical Hybrid IDS (CHH-IDS), Adaptively Supervised and Clustered Hybrid IDS (ASCH-IDS), Restricted Boltzmann Machine-based Clustered IDS (RBC-IDS) and Q-learning based IDS (QL-IDS) to detect malicious behaviours in a sensor network. [1] Based on low-level features at micro-architecture level, the existing detection methods usually need a long sample length to detect malicious behaviours and can hardly identify non-signature malware, which will inevitably affect the detection efficiency and effectiveness. [2]
이를 위해 CHH-IDS(Clustered Hierarchical Hybrid IDS), ASCH-IDS(Adaptive Supervised and Clustered Hybrid IDS), RBC-IDS(Restricted Boltzmann Machine-based Clustered IDS)라는 네 가지 IDS 체계에 대한 성능 메트릭을 제시합니다. 및 센서 네트워크에서 악성 행위를 탐지하기 위한 Q-러닝 기반 IDS(QL-IDS). [1] 마이크로 아키텍처 수준의 낮은 수준의 기능을 기반으로 하는 기존 탐지 방법은 일반적으로 악성 행위를 탐지하기 위해 긴 샘플 길이가 필요하고 비시그니처 멀웨어를 식별하기 어렵기 때문에 탐지 효율성과 효율성에 필연적으로 영향을 미칩니다. [2]