Sistema de detección de anomalías en sistemas de control industrial de dos fases utilizando patrones de comunicación y aprendizaje profundo
Autores: Kim, Sungjin; Jo, Wooyeon; Kim, Hyunjin; Choi, Seokmin; Jung, Da-I; Choi, Hyeonho; Shon, Taeshik
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Sistema de detección de anomalías en sistemas de control industrial de dos fases utilizando patrones de comunicación y aprendizaje profundo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Internet industrial de las cosas
Método de detección de comportamiento anormal
Protocolos de comunicación
Dispositivos heredados
Técnica de aprendizaje profundo
Ciberataques
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Varios casos de ataques de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) con vulnerabilidades de día cero han sido reportados.
Descripción
Varios casos de ataques de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) con vulnerabilidades de día cero han sido reportados.