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Un análisis de los modelos generativos en la generación de datos de ataque sintéticos para ciberseguridad

Autores: Agrawal, Garima; Kaur, Amardeep; Myneni, Sowmya

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un análisis de los modelos generativos en la generación de datos de ataque sintéticos para ciberseguridad


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Aprendizaje profundo
Ciberseguridad
Conjunto de datos
Datos sintéticos
Redes generativas adversarias
Ciberataque

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 41

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La capacidad del aprendizaje profundo para procesar datos vastos y descubrir patrones maliciosos ocultos ha impulsado la adopción de métodos de aprendizaje profundo dentro del ámbito de la ciberseguridad.

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