El aprendizaje federado para la detección de intrusiones en las infraestructuras críticas: caso de uso de datos verticalmente particionados
Autores: Novikova, Evgenia; Doynikova, Elena; Golubev, Sergey
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
El aprendizaje federado para la detección de intrusiones en las infraestructuras críticas: caso de uso de datos verticalmente particionados
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Internet de las cosas
Sistema de detección de intrusiones
Aprendizaje federado
Datos críticos
Aprendizaje automático
Seguridad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Uno de los desafíos en los sistemas de Internet de las Cosas es la seguridad de los datos críticos, por ejemplo, los datos utilizados para la detección de intrusiones. El artículo investiga la construcción de un sistema de detección de intrusiones que garantice la confidencialidad de los datos críticos en un nivel dado de precisión en la detección de intrusiones.
Descripción
Uno de los desafíos en los sistemas de Internet de las Cosas es la seguridad de los datos críticos, por ejemplo, los datos utilizados para la detección de intrusiones. El artículo investiga la construcción de un sistema de detección de intrusiones que garantice la confidencialidad de los datos críticos en un nivel dado de precisión en la detección de intrusiones.