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Enhancing Computer Network Defense Technologies with Machine Learning and Artificial Intelligence

机译：通过机器学习和人工智能增强计算机网络防御技术

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摘要

Purpose: The purpose of this study was to identify methods that will help in enhancing computer network defense technologies and detection analysis engines. Another aim of this study was to increase the effectiveness of the traditional network tools by utilizing the modern day technology.;Methodology: This was a qualitative research and only secondary data was collected. In this study, various research papers were analyzed in the literature review with the help of content analysis which is a qualitative research analysis technique.;Findings: This study found the accuracy of protection is affected by false positive and negative rates, and machine learning and artificial intelligence provide characteristics which help in lowering the false positive rates and increase the efficiency of protection. The study also found that machine learning can improve the effectiveness for several host-based security solutions and network-based security solutions.
机译：目的：本研究的目的是确定有助于增强计算机网络防御技术和检测分析引擎的方法。这项研究的另一个目的是通过利用现代技术来提高传统网络工具的有效性。方法：这是一项定性研究，仅收集了次要数据。在这项研究中，借助于内容分析（一种定性研究分析技术）在文献综述中对各种研究论文进行了分析;发现：该研究发现保护的准确性受到误报率和误报率以及机器学习和机器学习的影响。人工智能提供有助于降低误报率并提高保护效率的特征。研究还发现，机器学习可以提高几种基于主机的安全解决方案和基于网络的安全解决方案的有效性。

著录项

  • 作者

    Jean-Philippe, Ruth.;

  • 作者单位

    Utica College.;

  • 授予单位 Utica College.;
  • 学科 Information technology.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2018
  • 页码 62 p.
  • 总页数 62
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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