Optimización de la detección de intrusiones en redes de IoMT a través de aprendizaje automático interpretable y consciente de los costos
Autores: Hafid, Abdelatif; Rahouti, Mohamed; Aledhari, Mohammed
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Optimización de la detección de intrusiones en redes de IoMT a través de aprendizaje automático interpretable y consciente de los costos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Internet de las cosas médicas
Vulnerabilidades de ciberseguridad
Enfoques de aprendizaje automático
Clasificador xgboost
Detección de amenazas
Enfoque de fusión tardía
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El aumento de Internet de las Cosas Médicas (IoMT) ha mejorado la prestación de servicios de salud pero también ha expuesto vulnerabilidades críticas de ciberseguridad. La detección de ataques en tales entornos exige modelos precisos, interpretables y rentables.
Descripción
El aumento de Internet de las Cosas Médicas (IoMT) ha mejorado la prestación de servicios de salud pero también ha expuesto vulnerabilidades críticas de ciberseguridad. La detección de ataques en tales entornos exige modelos precisos, interpretables y rentables.