Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; BRANCO, KALINKA REGINA LUCAS JAQUIE CASTELO - ICMC ; ANDREGHETTI, VINÍCIUS MORAES - EESC ; SILVA, LEANDRO MARCOS DA - ICMC
- Unidades: ICMC; EESC
- DOI: 10.1145/3635638.3635665
- Subjects: SEGURANÇA DE REDES; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; WIRELESS
- Keywords: Cybersecurity; Evil Twin; 802.11 Networks; Data Analysis; Machine Learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceeding
- Conference titles: International Conference on Machine Learning and Machine Intelligence - MLMI
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- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SILVA, Leandro Marcos da et al. Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3635638.3635665. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Silva, L. M. da, Andreghetti, V. M., Romero, R. A. F., & Branco, K. R. L. J. C. (2023). Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset. In Proceeding. New York: ACM. doi:10.1145/3635638.3635665 -
NLM
Silva LM da, Andreghetti VM, Romero RAF, Branco KRLJC. Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset [Internet]. Proceeding. 2023 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3635638.3635665 -
Vancouver
Silva LM da, Andreghetti VM, Romero RAF, Branco KRLJC. Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset [Internet]. Proceeding. 2023 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3635638.3635665 - Collaborative intrusion detection system for unmanned aerial vehicles swarm security
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Informações sobre o DOI: 10.1145/3635638.3635665 (Fonte: oaDOI API)
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