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Host-Based Intrusion Detection System with System Calls: Review and Future Trends
Host-Based Intrusion Detection System with System Calls: Review and Future Trends
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Host-Based Intrusion Detection System with System Calls: Review and Future Trends

Liu, Ming ; Xue, Zhi ; Xu, Xianghua ; Zhong, Changmin ; Chen, Jinjun

ACM computing surveys, 2019-01, Vol.51 (5), p.1-36, Article 98 [Periódico revisado por pares]

New York, NY, USA: ACM

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2
A Survey of Intrusion Detection Systems Leveraging Host Data
A Survey of Intrusion Detection Systems Leveraging Host Data
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A Survey of Intrusion Detection Systems Leveraging Host Data

Bridges, Robert ; Glass-Vanderlan, Tarrah ; Iannacone, Michael ; Vincent, Maria ; Chen, Qian

ACM computing surveys, 2020-11, Vol.52 (6), p.1-35 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: ACM

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3
Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection
Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection
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Taxonomy and Survey of Collaborative Intrusion Detection

Vasilomanolakis, Emmanouil ; Karuppayah, Shankar ; Mühlhäuser, Max ; Fischer, Mathias

ACM computing surveys, 2015-07, Vol.47 (4), p.1-33 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: ACM

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4
A survey of intrusion detection techniques for cyber-physical systems
A survey of intrusion detection techniques for cyber-physical systems
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A survey of intrusion detection techniques for cyber-physical systems

Mitchell, Robert ; Chen, Ing-Ray

ACM computing surveys, 2014-04, Vol.46 (4), p.1-29 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: ACM

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A Survey on Data-driven Network Intrusion Detection
A Survey on Data-driven Network Intrusion Detection
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A Survey on Data-driven Network Intrusion Detection

Chou, Dylan ; Jiang, Meng

ACM computing surveys, 2022-12, Vol.54 (9), p.1-36 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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Performance Analysis of Intrusion Detection Systems Using a Feature Selection Method on the UNSW-NB15 Dataset
Performance Analysis of Intrusion Detection Systems Using a Feature Selection Method on the UNSW-NB15 Dataset
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Performance Analysis of Intrusion Detection Systems Using a Feature Selection Method on the UNSW-NB15 Dataset

Kasongo, Sydney M. ; Sun, Yanxia

Journal of big data, 2020-11, Vol.7 (1), Article 105 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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7
A survey of deep learning-based network anomaly detection
A survey of deep learning-based network anomaly detection
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A survey of deep learning-based network anomaly detection

Kwon, Donghwoon ; Kim, Hyunjoo ; Kim, Jinoh ; Suh, Sang C. ; Kim, Ikkyun ; Kim, Kuinam J.

Cluster computing, 2019-01, Vol.22 (Suppl 1), p.949-961 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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Unsupervised learning approach for network intrusion detection system using autoencoders
Unsupervised learning approach for network intrusion detection system using autoencoders
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Unsupervised learning approach for network intrusion detection system using autoencoders

Choi, Hyunseung ; Kim, Mintae ; Lee, Gyubok ; Kim, Wooju

The Journal of supercomputing, 2019-09, Vol.75 (9), p.5597-5621 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Mobile network intrusion detection for IoT system based on transfer learning algorithm
Mobile network intrusion detection for IoT system based on transfer learning algorithm
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Mobile network intrusion detection for IoT system based on transfer learning algorithm

Deng, Lianbing ; Li, Daming ; Yao, Xiang ; Cox, David ; Wang, Haoxiang

Cluster computing, 2019, Vol.22 (Suppl 4), p.9889-9904 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
Evaluating Computer Intrusion Detection Systems: A Survey of Common Practices
Evaluating Computer Intrusion Detection Systems: A Survey of Common Practices
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Evaluating Computer Intrusion Detection Systems: A Survey of Common Practices

Milenkoski, Aleksandar ; Vieira, Marco ; Kounev, Samuel ; Avritzer, Alberto ; Payne, Bryan D

ACM computing surveys, 2015-09, Vol.48 (1), p.1-41 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: ACM

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