EM-WoSInformation Sciences2024-06-12第 678 卷，121001-121001

ESVI-GaMM: A fast network intrusion detection approach based on the Bayesian gamma mixture model

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ISSN: 0020-0255

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HE W, CAI X, LAI Y, et al. ESVI-GaMM: A fast network intrusion detection approach based on the Bayesian gamma mixture model[J]. Information Sciences, 2024, 678: 121001-121001. DOI:10.1016/j.ins.2024.121001.

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学科: 工学信息与通信工程计算机网络与通信
类型: 研究论文
期刊: Information Sciences
基金资助: National Natural Science Foundation of China Beijing University of Posts and Telecommunications Nankai University Natural Science Foundation of Tianjin City National Key Research and Development Program of China Fundamental Research Funds for the Central Universities项目号 63241565、2022YFB3103202、23JCQNJC01960、62272051
卷期页: 第 678 卷，121001-121001
出版: 2024-06-12
语言: 英语
DOI: 10.1016/j.ins.2024.121001

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