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Un sistema de detección de intrusos basado en anomalías para redes de Internet de las Cosas Médicas

Autores: Zachos, Georgios; Essop, Ismael; Mantas, Georgios; Porfyrakis, Kyriakos; Ribeiro, José C.; Rodriguez, Jonathan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un sistema de detección de intrusos basado en anomalías para redes de Internet de las Cosas Médicas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Cuidado de la salud
Internet de las cosas
Internet de las cosas médicas
Sistema de detección de intrusiones
Algoritmos de aprendizaje automático
Detección de anomalías.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Durante los últimos años, el sector de la salud se está transformando debido al aumento del Internet de las Cosas (IoT) y la introducción de la tecnología del Internet de las Cosas Médicas (IoMT), cuyo propósito es mejorar la calidad de vida del paciente. Sin embargo, las características heterogéneas y limitadas de recursos de las redes IoMT las hacen vulnerables a una amplia gama de amenazas. Por lo tanto, se necesitan desarrollar nuevos mecanismos de seguridad, como sistemas de detección de intrusos basados en anomalías (AIDS) precisos y eficientes, considerando las limitaciones inherentes de las redes IoMT, antes de que estas alcancen su máximo potencial en el mercado.

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