نیٹ ورک ٹریفک میں اناولی ڈیٹنگ کے لیے مشین سیکھنا مشین سیکھنا

نیٹ ورک سیکورٹی ایسے غیر معمولی نمونوں کو دریافت کرنے پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے جو بری کارکردگی کی نشاندہی کر سکتے ہیں. مشین سیکھنے کے بعد الجبرا نیٹ ورک ٹریفک ڈیٹا میں امیگریشن شناخت کے لیے ضروری آلات بن گئے ہیں. یہ الموت کے بڑے بڑے پیمانے پر ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ عام طور پر خطرات سے فرق کیا جا سکے۔

مشین سیکھنے کی اقسام

نیٹ ورک ٹریفک میں مختلف مشین سیکھنے کی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں.

عام الجبرا اور ان کی اطلاقیات ہیں۔

چند عام الجبرا میں شامل ہیں:

سلپپورٹ ویککٹر مشین (SVM): عام اور غیر معیاری ٹریفک کو الگ کرنے کے لیے کلاسیشن کے کاموں کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
Isolation Forest: ڈیٹا پوائنٹ میں انو ایم کے ذریعے خارجی شناخت کے لیے مؤثر طریقہ کار کا تجزیہ کرنے کے لیے.
Autoencodeers:] نیوورل نیٹ ورک جو عام اعداد و شمار کو دوبارہ شروع کرنا سیکھتا ہے، غریب دوبارہ شروع کرنے والے کو ایٹمی عمل کے طور پر تبدیل کرتا ہے۔
Clustering Alphalics: [] جیسے کہ K-Mans، جو گروپ برابر اعداد و شمار کے اعداد و شمار کو آپس میں شناخت کرتا ہے اور باہر کے باہر باہر باہر باہر خارجی اشیاء کی شناخت کرتا ہے۔

مشکلات اور معاملات پر غور کریں

اگر ماڈلوں کو مناسب طور پر استعمال نہیں کِیا جاتا تو ماڈلوں کی نگرانی اور ماڈلنگ کے نمونے کو ترتیب دینے کے لئے ماڈلوں کی نگرانی اور ان کی دھمکیوں کو ای‌میل کرنے کے لئے ضروری ہے ۔