Intrusion Detection by XGBoost Model Tuned by Improved Social Network Search Algorithm

N. Bacanin; A. Petrovic; M. Antonijevic; M. Zivkovic; M. Sarac; E. Tuba; I. Strumberger

Резултати

еНаука > Резултати > Intrusion Detection by XGBoost Model Tuned by Improved Social Network Search Algorithm

Назив:	Intrusion Detection by XGBoost Model Tuned by Improved Social Network Search Algorithm
Аутори:	N. Bacanin ; A. Petrovic ; M. Antonijevic ; M. Zivkovic ; M. Sarac ; E. Tuba ; I. Strumberger
Година:	2023
Публикација:	CCIS Communications in Computer and Information Science: MDIS 2022: Modelling and Development of Intelligent Systems, volume 1761
Издавач:	Springer, Cham
Тип резултата:	Поглавље у монографији
Колација:	str. 104-121
DOI:	10.1007/978-3-031-27034-5_7
Scopus-ID:	2-s2.0-85149843699
URI:	http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/9278 https://enauka.gov.rs/handle/123456789/708104
URL:	https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-27034-5_7
М-категорија:	Мп категорија ће бити приказана накнадно.

6
SCOPUS^TM

Алт метрика

Dimensions

Пронађи DOI

Проналажење DOI у сервису CrossRef-у на основу мета-података у запису. Приказаће се DOI (и метаподаци) чији се подаци највише поклапају. ОПРЕЗ - то не мора бити та публикација.

Unpaywall

Google Scholar^TM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.