TENNER: intrusion detection models for industrial networks based on ensemble learning (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO - ICMC ; DALARMELINA, NICOLE DO VALE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.20517/jsss.2023.51
- Subjects: INTERNET; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; APRENDIZAGEM PROFUNDA; CLUSTERS
- Keywords: Feature extraction; security; ensemble learning
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Surveillance, Security and Safety
- ISSN: 2694-1015
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 5, p. 80-94, 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
DALARMELINA, Nicole do Vale et al. TENNER: intrusion detection models for industrial networks based on ensemble learning. Journal of Surveillance, Security and Safety, v. 5, p. 80-94, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.20517/jsss.2023.51. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Dalarmelina, N. do V., Arora, P., Rocha Filho, G. P., Meneguette, R. I., & Teixeira, M. A. (2024). TENNER: intrusion detection models for industrial networks based on ensemble learning. Journal of Surveillance, Security and Safety, 5, 80-94. doi:10.20517/jsss.2023.51 -
NLM
Dalarmelina N do V, Arora P, Rocha Filho GP, Meneguette RI, Teixeira MA. TENNER: intrusion detection models for industrial networks based on ensemble learning [Internet]. Journal of Surveillance, Security and Safety. 2024 ; 5 80-94.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.20517/jsss.2023.51 -
Vancouver
Dalarmelina N do V, Arora P, Rocha Filho GP, Meneguette RI, Teixeira MA. TENNER: intrusion detection models for industrial networks based on ensemble learning [Internet]. Journal of Surveillance, Security and Safety. 2024 ; 5 80-94.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.20517/jsss.2023.51 - FSAnalysis: um mecanismo de seleção de features e análise considerando bases balanceadas e desbalanceadas
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Informações sobre o DOI: 10.20517/jsss.2023.51 (Fonte: oaDOI API)
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