Experiments presented in this chapt

Experiments presented in this chapter have two phases namely training and testing. In the training phase, MEP LGP models were constructed using the training data to give maximum generalization accuracy on the unseen data. The test data is then passed through the saved trained model to detect intrusions in the testing phase. The 41 features are labeled as shown in Table 3. 1 and the class label is named as A P.

Kết quả (Việt) 1:

Thí nghiệm trình bày trong chương này có hai giai đoạn cụ thể là đào tạo và thử nghiệm. Trong giai đoạn đào tạo, MEP LGP mô hình được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo để cung cấp cho độ chính xác tối đa tổng quát về dữ liệu không nhìn thấy. Dữ liệu thử nghiệm sau đó là thông qua thông qua các mô hình đã lưu được đào tạo để phát hiện xâm nhập trong giai đoạn thử nghiệm. Các tính năng 41 được gắn nhãn như thể hiện trong bảng 3. 1 và nhãn lớp được đặt tên là A P.

Kết quả (Việt) 2:

Các thí nghiệm được trình bày trong chương này có hai giai đoạn cụ thể là đào tạo và thử nghiệm. Trong giai đoạn huấn luyện, mô hình MEP LGP được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo để cung cấp cho độ chính xác tối đa khái quát về các dữ liệu vô hình. Các dữ liệu thử nghiệm sau đó đi qua các mô hình đào tạo lưu để phát hiện xâm nhập trong giai đoạn thử nghiệm. Các tính năng 41 được dán nhãn như thể hiện trong Bảng 3. 1 và nhãn lớp được đặt tên là A P.