DoH deception: evading ML-based tunnel detection models with real-world adversarial examples (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: ESTRELLA, JÚLIO CEZAR - ICMC ; VALENTE, EMANUEL CARLOS DE ALCANTARA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/sbseg.2024.241637
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ROBUSTEZ; SEGURANÇA DE REDES
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais - SBSeg
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
VALENTE, Emanuel C. A et al. DoH deception: evading ML-based tunnel detection models with real-world adversarial examples. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbseg.2024.241637. Acesso em: 25 jan. 2026. -
APA
Valente, E. C. A., Osti, A. A., Pereira Júnior, L. A., & Estrella, J. C. (2024). DoH deception: evading ML-based tunnel detection models with real-world adversarial examples. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbseg.2024.241637 -
NLM
Valente ECA, Osti AA, Pereira Júnior LA, Estrella JC. DoH deception: evading ML-based tunnel detection models with real-world adversarial examples [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbseg.2024.241637 -
Vancouver
Valente ECA, Osti AA, Pereira Júnior LA, Estrella JC. DoH deception: evading ML-based tunnel detection models with real-world adversarial examples [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbseg.2024.241637 - Contribuições para arquitetura orientada a serviços e computação em nuvem
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Informações sobre o DOI: 10.5753/sbseg.2024.241637 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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