নেটওয়ার্ক নিরাপত্তার কারণে গুরুতরভাবে ক্ষতিগ্রস্ত হয়, যেগুলো সম্ভবত বিদ্বেষপরায়ণ কার্যকলাপকে নির্দেশ করে । নেটওয়ার্ক ট্রাফিক তথ্য তথ্যের মাধ্যমে কম্পিউটার শেখার অ্যালগরিদমগুলো তথ্য খুঁজে পেতে প্রয়োজনীয় উপাদান হয়ে উঠেছে । এই অ্যালগরিদমগুলো সম্ভাব্য হুমকি থেকে সাধারণ আচরণ পৃথক করার জন্য তথ্য বিশ্লেষণ করে থাকে ।

মেশিন শেখার অ্যালগরিদমসমূহ

বিভিন্ন মেশিন শেখার কৌশল নেটওয়ার্ক ট্রাফিকে চিহ্নিত হওয়ার জন্য বিভিন্ন ধরনের প্রযুক্তি প্রয়োগ করা হয় ।

সাধারণ অ্যালগোরিদম এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশনসমূহ

সর্বাধিক যে কোন একটি অ্যালগরিদমের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত:

  • [[F] ভেক্টর মেশিনসমূহ (SVM)[FV][FL] ব্যবহার করে পৃথকীকৃত কাজের জন্য ব্যবহার করা হয়।
  • [[FLT] Islipation বন:[FLT] তথ্য পয়েন্টের মধ্যে থাকা সুবিধাসমূহ পৃথক করে রাখা অবস্থায় প্রয়োজনীয় জিনিস বের করার জন্য শক্তি [FLT] [FLT]
  • [[FLT] প্রোটেইন কোডার:[[[FF][FLT] নরাল নেটওয়ার্ক যা স্বাভাবিক তথ্য পুনঃনির্মাণ করতে শেখে, তারা গরিবদের পুনরায় নির্মাণ করতে শেখাচ্ছে।
  • [[[F] ক্লীডিং অ্যালগরিদম:[F] কে- Meensters: [1] এর অনুরূপ, যাদের অনুরূপ তথ্য একই ধরনের তথ্য নির্দেশ করে এবং তা গাছের মধ্যে পাওয়া যায় ।

প্রতিবন্ধকতা ও বিবেচনা

একটি নির্দিষ্ট অসঙ্গতিপূর্ণ গণনার যন্ত্র শেখার ক্ষেত্রে কার্যকরতা যেমন তথ্য গুণগত মান, বৈশিষ্ট্য, নির্বাচন এবং মডেলগত ব্যাখ্যার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ। উচ্চমানের হার হতে পারে যদি মডেল সঠিকভাবে কাজ না করে তবে তার চেয়ে ভালো মানের পরিবর্তন ঘটতে পারে। অবিরাম পর্যবেক্ষণ এবং মডেলগুলোকে আপডেট করা প্রয়োজন।