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Mejorando la seguridad de IoT: optimizando la detección de anomalías mediante el aprendizaje automático

Autores: Balega, Maria; Farag, Waleed; Wu, Xin-Wen; Ezekiel, Soundararajan; Good, Zaryn

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Mejorando la seguridad de IoT: optimizando la detección de anomalías mediante el aprendizaje automático


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Internet de las cosas
Detección de anomalías
Algoritmos de aprendizaje automático
Xgboost
Máquinas de vectores de soporte
Redes neuronales convolucionales profundas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 35

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
A medida que Internet de las cosas (IoT) continúa evolucionando, asegurar las redes y dispositivos de IoT sigue siendo un desafío continuo.

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