SSLA: a semi-supervised framework for real-time injection detection and anomaly monitoring in cloud-based web applications with real-world implementation and evaluation

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в::	Journal of Cloud Computing vol. 14, no. 1 (Dec 2025), p. 38
Автор:	Sefati, Seyed Salar
Інші автори:	Arasteh, Bahman, Fratu, Octavian, Halunga, Simona
Опубліковано:	Springer Nature B.V.
Предмети:	Machine learning Datasets Data integrity User behavior Applications programs Cloud computing Graph representations Real time Quality of service Methods Unstructured data Semi-supervised learning Anomalies Privacy Monitoring Efficiency
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full Text Full Text - PDF
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!