المؤلفون: Medina Arco, Joaquín Gaspar, Magán Carrión, Roberto, Rodríguez Gómez, Rafael A., García Teodoro, Pedro, Varela Vaca, Ángel Jesús (Coordinador), Ceballos Guerrero, Rafael (Coordinador), Reina Quintero, Antonia María (Coordinador)

المساهمون: Varela Vaca, Ángel Jesús, Ceballos Guerrero, Rafael, Reina Quintero, Antonia María

مصطلحات موضوعية: Anomaly detection, NIDS, Deep learning, Autoencoders, Methodology, Real network datasets, Data quality

Relation: Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad (JNIC) (9ª.2024. Sevilla) (2024), pp. 466-467.; Sevilla; https://idus.us.es/handle//11441/161544

الاتاحة: https://idus.us.es/handle//11441/161544

المؤلفون: Medina-Arco, Joaquín Gaspar, Magán Carrión, Roberto, Rodríguez-Gómez, Rafael Alejandro, García Teodoro, Pedro

مصطلحات موضوعية: Anomaly detection, NIDS, Deep learning, Autoencoders, Methodology, Real network datasets, Data quality

Relation: Medina-Arco, J.G.; Magán-Carrión, R.; Rodríguez-Gómez, R.A.; García-Teodoro, P. Methodology for the Detection of Contaminated Training Datasets for Machine Learning-Based Network Intrusion-Detection Systems. Sensors 2024, 24, 479. https://doi.org/10.3390/s24020479; https://hdl.handle.net/10481/90257

الاتاحة: https://hdl.handle.net/10481/90257
https://doi.org/10.3390/s24020479

المؤلفون: Varela Vaca, Ángel Jesús, Ceballos Guerrero, Rafael, Reina Quintero, Antonia María, Medina Arco, Joaquín Gaspar, Magán Carrión, Roberto, Rodríguez Gómez, Rafael A., García Teodoro, Pedro

مصطلحات الفهرس: Anomaly detection, NIDS, Deep learning, Autoencoders, Methodology, Real network datasets, Data quality, info:eu-repo/semantics/conferenceObject

URL: https://hdl.handle.net/11441/161544
Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad (JNIC) (9ª.2024. Sevilla) (2024), pp. 466-467.
Sevilla