Un estudio sistemático de ataques adversarios contra sistemas de detección de intrusos en redes
Autores: Sharma, Sanidhya; Chen, Zesheng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un estudio sistemático de ataques adversarios contra sistemas de detección de intrusos en redes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Sistemas de detección de intrusos en redes
Técnicas de aprendizaje automático
Ataques adversarios
Modelos de NIDS basados en ML
Ataque de descenso de gradiente proyectado
Ataques de caja negra
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Los Sistemas de Detección de Intrusos en Redes (NIDSs) son vitales para salvaguardar las redes de Internet de las Cosas (IoT) de ataques maliciosos. Los NIDSs modernos utilizan técnicas de Aprendizaje Automático (ML) para combatir amenazas en constante evolución.
Descripción
Los Sistemas de Detección de Intrusos en Redes (NIDSs) son vitales para salvaguardar las redes de Internet de las Cosas (IoT) de ataques maliciosos. Los NIDSs modernos utilizan técnicas de Aprendizaje Automático (ML) para combatir amenazas en constante evolución.