Detección de botnets empleando un clasificador de autoencoder convolucional dilatado con la ayuda de la selección de características basada en el algoritmo de optimización de olores híbridos de tiburón y oso en FANETs
Autores: Abdulsattar, Nejood Faisal; Abedi, Firas; Ghanimi, Hayder M. A.; Kumar, Sachin; Abbas, Ali Hashim; Abosinnee, Ali S.; Alkhayyat, Ahmed; Hassan, Mustafa Hamid; Abbas, Fatima Hashim
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Detección de botnets empleando un clasificador de autoencoder convolucional dilatado con la ayuda de la selección de características basada en el algoritmo de optimización de olores híbridos de tiburón y oso en FANETs
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Tecnologías de drones
Implementaciones de FANET
Amenazas de seguridad
Detección de intrusos
Enfoque de aprendizaje profundo
Ataques de botnet
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Las redes ad hoc voladoras (FANETs) o tecnologías de drones han atraído gran atención recientemente debido a sus implementaciones cruciales.
Descripción
Las redes ad hoc voladoras (FANETs) o tecnologías de drones han atraído gran atención recientemente debido a sus implementaciones cruciales.