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dc.contributor.authorUniversidad Politécnica de Puerto Rico. Oficina de Comunicaciones.
dc.date.accessioned2023-10-19T17:17:45Z
dc.date.available2023-10-19T17:17:45Z
dc.date.issued2023-10-04
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12475/1990
dc.description.abstractUniendo esfuerzos de investigación a nivel de Latinoamérica: Puerto Rico y Panamá. Danny Acosta Tejada investiga el impacto del desequilibrio de datos en la clasificación de ataques DDoS utilizando métodos tradicionales y técnicas de aprendizaje profundo. Además, propone una solución aprovechando datos sintéticos para abordar el problema del desequilibrio de datos. Hallazgos claves: 1. Existe un impacto del desequilibrio de datos en el rendimiento de clasificación de los métodos tradicionales y los enfoques de aprendizaje profundo. 2. Es efectivo el uso de datos sintéticos generados mediante GAN para mitigar el problema del desequilibrio de datos y mejorar la precisión de la clasificación.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Politécnica de Puerto Ricoen_US
dc.subject.lcshPolytechnic University of Puerto Rico--Office of Communications--News
dc.subject.lcshPolytechnic University of Puerto Rico--Doctoral students--Research
dc.subject.lcshPolytechnic University of Puerto Rico--Graduate students--Research
dc.subject.lcshPolytechnic University of Puerto Rico--Promoting Postbaccalaureate Opportunities for Hispanic Americans (PPOHA) Scholarship Program--Scholarships, fellowships, etc.
dc.subject.lcshAsociación Panameña para el Avance de la Ciencias (APANAC)--Panamá--Congresses
dc.titleDestacando a Danny Acosta Tejada, estudiante doctoral de la Universidad Politécnica de Puerto Ricoen_US
dc.typeOtheren_US


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