IoT DDoS detection based on stream learning (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: BATISTA, DANIEL MACEDO - IME ; HIRATA JUNIOR, ROBERTO - IME ; ARBEX, GUSTAVO VITRAL - IME ; MACHADO, KÉTLY GONÇALVES - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/NoF52522.2021.9609940
- Subjects: INTERNET DAS COISAS; SEGURANÇA DE REDES
- Keywords: Security; Intrusion Detection System; Distributed Denial of Service; Stream Learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2021
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Network of the Future - NoF
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ARBEX, Gustavo Vitral et al. IoT DDoS detection based on stream learning. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/NoF52522.2021.9609940. Acesso em: 03 nov. 2024. -
APA
Arbex, G. V., Machado, K. G., Nogueira, M., Batista, D. M., & Hirata Júnior, R. (2021). IoT DDoS detection based on stream learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/NoF52522.2021.9609940 -
NLM
Arbex GV, Machado KG, Nogueira M, Batista DM, Hirata Júnior R. IoT DDoS detection based on stream learning [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NoF52522.2021.9609940 -
Vancouver
Arbex GV, Machado KG, Nogueira M, Batista DM, Hirata Júnior R. IoT DDoS detection based on stream learning [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NoF52522.2021.9609940 - An improved tool for detection of XSS attacks by combining CNN with LSTM
- A crash response system using LoRa-based V2X communications
- A network intrusion detection system using deep learning against MQTT attacks in IoT
- Comparativo de estratégias para resposta a emergências usando redes ad hoc veiculares e computação em névoa
- Predicting response time in SDN-Fog environments for IIoT applications
- A hybrid CNN-LSTM model for IIoT edge privacy-aware intrusion detection
- InterSCity: addressing future internet research challenges for smart cities
- Positive definite kernel functions on fuzzy sets
- Optical mark recognition: advances, difculties, and imitations
- Cross product kernels for fuzzy set similarity
Informações sobre o DOI: 10.1109/NoF52522.2021.9609940 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 | 3062759.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
