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dc.creatorBolatti, Diego
dc.creatorKaranik, Marcelo
dc.creatorTodt, Carolina
dc.creatorScappini, Reinaldo
dc.creatorGramajo, Sergio
dc.date.accessioned2023-11-07T20:37:35Z
dc.date.available2023-11-07T20:37:35Z
dc.date.issued2021-05-22
dc.identifier.isbn978-950-34-2016-4
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8737
dc.description.abstractThe growing use of the Internet of Things (IoT) in different areas implies a proportional growth in threats and attacks on end devices. To solve this problem, the IoT systems must be equipped with an anomaly detection system (ADS). This work introduces the design of a hybrid ADS based on the Software-Defined Network (SDN) architecture, which combines the rule-based and Machine Learning-based detection technique. Whereas the rule-based approach is used to detect known attacks with the help of rules defined by security experts. And the Machine Learning approach is used to detect unknown attacks with the help of Artificial Intelligence techniqueses_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectIoTes_ES
dc.subjectAnomaly Detectiones_ES
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.subjectSDNes_ES
dc.titleIntelligent anomaly detection system for IoTes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.affiliationFil: Bolatti, Diego. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Karanik, Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Todt, Carolina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Scappini, Reinaldo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Gramajo, Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Resistencia. Centro de Investigación Aplicada en Tecnologías de la Información y Comunicación; Argentinaes_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.useAcceso abiertoes_ES


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