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Trabalho de evento
Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction (2024)
Neira, Anderson B.; Borges, Ligia F.; Batista, Daniel Macêdo ; Nogueira, Michele
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CRIME POR COMPUTADOR, SEGURANÇA DE REDES
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ABNT
NEIRA, Anderson B. et al. Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Neira, A. B., Borges, L. F., Batista, D. M., & Nogueira, M. (2024). Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668
NLM
Neira AB, Borges LF, Batista DM, Nogueira M. Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668
Vancouver
Neira AB, Borges LF, Batista DM, Nogueira M. Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668
Trabalho de evento
A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic (2024)
Inácio, Bruno Brandão; Araújo, Juliana C. Carvalho de; Dos Santos, Aldri L.; Nogueira, Michele ; Hirata Júnior, Roberto ; Batista, Daniel Macêdo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: IME
Assuntos: GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS, CRIME POR COMPUTADOR, INTERNET DAS COISAS
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ABNT
INÁCIO, Bruno Brandão et al. A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Inácio, B. B., Araújo, J. C. C. de, Dos Santos, A. L., Nogueira, M., Hirata Júnior, R., & Batista, D. M. (2024). A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670
NLM
Inácio BB, Araújo JCC de, Dos Santos AL, Nogueira M, Hirata Júnior R, Batista DM. A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670
Vancouver
Inácio BB, Araújo JCC de, Dos Santos AL, Nogueira M, Hirata Júnior R, Batista DM. A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670
Trabalho de evento
Applying Hoeffding tree algorithms for effective stream learning in IoT DDoS detection (2023)
Josephik, João Gabriel Andrade de Araújo ; Siqueira, Yaissa; Machado, Kétly Gonçalves ; Terada, Routo ; Santos, Aldri Luiz Dos ; Nogueira, Michele ; Batista, Daniel Macêdo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: IME
Assuntos: INTERNET DAS COISAS, CRIME POR COMPUTADOR, SOFTWARE LIVRE
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ABNT
JOSEPHIK, João Gabriel Andrade de Araújo et al. Applying Hoeffding tree algorithms for effective stream learning in IoT DDoS detection. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM59467.2023.10361862. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Josephik, J. G. A. de A., Siqueira, Y., Machado, K. G., Terada, R., Santos, A. L. D., Nogueira, M., & Batista, D. M. (2023). Applying Hoeffding tree algorithms for effective stream learning in IoT DDoS detection. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM59467.2023.10361862
NLM
Josephik JGA de A, Siqueira Y, Machado KG, Terada R, Santos ALD, Nogueira M, Batista DM. Applying Hoeffding tree algorithms for effective stream learning in IoT DDoS detection [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM59467.2023.10361862
Vancouver
Josephik JGA de A, Siqueira Y, Machado KG, Terada R, Santos ALD, Nogueira M, Batista DM. Applying Hoeffding tree algorithms for effective stream learning in IoT DDoS detection [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM59467.2023.10361862
Trabalho de evento
A hybrid CNN-LSTM model for IIoT edge privacy-aware intrusion detection (2022)
Elias, Erik Miguel de ; Carriel, Vinicius Sanches; Oliveira, Guilherme Werneck de ; Santos, Aldri Luiz Dos ; Nogueira, Michele ; Hirata Júnior, Roberto ; Batista, Daniel Macêdo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
ELIAS, Erik Miguel de et al. A hybrid CNN-LSTM model for IIoT edge privacy-aware intrusion detection. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000468. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Elias, E. M. de, Carriel, V. S., Oliveira, G. W. de, Santos, A. L. D., Nogueira, M., Hirata Júnior, R., & Batista, D. M. (2022). A hybrid CNN-LSTM model for IIoT edge privacy-aware intrusion detection. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM56090.2022.10000468
NLM
Elias EM de, Carriel VS, Oliveira GW de, Santos ALD, Nogueira M, Hirata Júnior R, Batista DM. A hybrid CNN-LSTM model for IIoT edge privacy-aware intrusion detection [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000468
Vancouver
Elias EM de, Carriel VS, Oliveira GW de, Santos ALD, Nogueira M, Hirata Júnior R, Batista DM. A hybrid CNN-LSTM model for IIoT edge privacy-aware intrusion detection [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000468
Trabalho de evento
Predicting response time in SDN-Fog environments for IIoT applications (2021)
Oliveira, Guilherme Werneck de ; Ney, Rodrigo Toscano; Herrera, Juan Luis ; Batista, Daniel Macêdo ; Hirata Júnior, Roberto ; Galán-Jiménez, Jaime ; Berrocal, Javier ; Murillo, Juan Manuel; Santos, Aldri Luiz Dos ; Nogueira, Michele
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTERNET DAS COISAS, REGRESSÃO LINEAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Guilherme Werneck de et al. Predicting response time in SDN-Fog environments for IIoT applications. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM53176.2021.9647803. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Oliveira, G. W. de, Ney, R. T., Herrera, J. L., Batista, D. M., Hirata Júnior, R., Galán-Jiménez, J., et al. (2021). Predicting response time in SDN-Fog environments for IIoT applications. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM53176.2021.9647803
NLM
Oliveira GW de, Ney RT, Herrera JL, Batista DM, Hirata Júnior R, Galán-Jiménez J, Berrocal J, Murillo JM, Santos ALD, Nogueira M. Predicting response time in SDN-Fog environments for IIoT applications [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM53176.2021.9647803
Vancouver
Oliveira GW de, Ney RT, Herrera JL, Batista DM, Hirata Júnior R, Galán-Jiménez J, Berrocal J, Murillo JM, Santos ALD, Nogueira M. Predicting response time in SDN-Fog environments for IIoT applications [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM53176.2021.9647803

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