Network Intrusion Detection for IoT Security Based on Learning Techniques

Nadia Chaabouni; Mohamed Mosbah; Akka Zemmari; Cyrille Sauvignac; Parvez Faruki

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Network Intrusion Detection for IoT Security Based on Learning Techniques

机译：基于学习技术的物联网安全网络入侵检测

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Pervasive growth of Internet of Things (IoT) is visible across the globe. The 2016 Dyn cyberattack exposed the critical fault-lines among smart networks. Security of IoT has become a critical concern. The danger exposed by infested Internet-connected Thin

机译：物联网（IoT）的广泛增长在全球范围内可见。 2016年的Dyn网络攻击暴露了智能网络中的关键故障线。物联网的安全性已成为关键问题。大量连接互联网的Thin设备暴露出的危险

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来源
《Communications Surveys & Tutorials, IEEE》 |2019年第3期|2671-2701|共31页
作者
Nadia Chaabouni; Mohamed Mosbah; Akka Zemmari; Cyrille Sauvignac; Parvez Faruki;
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作者单位

Bordeaux Laboratory of Research in Computer Science Bordeaux INP CNRS University of Bordeaux Bordeaux France;

Bordeaux Laboratory of Research in Computer Science Bordeaux INP CNRS UMR 5800 University of Bordeaux Bordeaux France;

Bordeaux Laborato;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Internet of Things; Machine learning; Intrusion detection; Tutorials; Machine learning algorithms;

机译：物联网;机器学习;入侵检测;教程;机器学习算法;

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