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使用机器学习技术检测僵尸网络攻击的综合ID，Ayad Barsoum St. Mary's University，圣安东尼奥，德克萨斯州
摘要 - 在当代网络威胁的景观中，僵尸网络攻击是一种普遍存在的不断发展的威胁，要求复杂的对策。本文提出了利用先进的机器学习技术来阻止僵尸网络入侵的入侵检测系统（IDS）的全面发展。该IDS的核心是一个合奏投票分类器，这是多种算法的协同集成，量身定制，旨在增强检测功效和适应性。本文描述了我们作品的系统发展，包括精心的数据预处理，战略性功能选择，严格的模型培训以及直觉Web应用程序的部署。评估措施用于实时网络流量数据集中，以明显的准确性和可靠性来确认模型在识别僵尸网络活动方面的熟练程度。我们的工作介绍了一种方法来检测机器学习的方法，该方法提高了检测准确性，强调了所提出方法的功效。
引用本文：Kouidhi S，Zidi O，Belkhiria Z，Rais H，Ayadi A，Ben Ayed F等。肠道微生物群，一个塑造C
现在已经很好地认为，微生物群对人类健康和疾病都有深远的影响。肠道微生物群最近已成为通过多种机制影响癌症的关键元素。微生物组和癌症治疗之间的联系进一步强调了许多临床前和临床证据，这表明这些复杂的相互作用可能因癌症类型，治疗甚至肿瘤期而异。肠道微生物群和癌症疗法之间的悖论关系是，在某些癌症中，肠道菌群可能需要维持治疗效率，而在其他癌症中，肠道微生物群耗竭可显着提高疗效。实际上，越来越多的研究表明，肠道微生物群在调节宿主免疫反应并提高抗癌药物（例如化学疗法和免疫疗法）的疗效中起着至关重要的作用。因此，旨在恢复肠道微生物平衡的肠道微生物群调节是一种可行的预防和治疗技术，鉴于人们对肠道微生物组如何调节治疗反应并有助于致癌的技术不断扩展。本综述将概述肠道微生物群在健康和疾病中的作用，并摘要有关它如何影响各种抗癌药物的有效性并影响癌症的生长的最新研究。此研究将涵盖新开发的微生物群靶向策略，包括益生元，益生菌和粪便微生物群移植（FMT），以提高抗癌治疗的有效性。