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A Critical Review of Practices and Challenges in Intrusion Detection Systems for IoT: Toward Universal and Resilient Systems
A Critical Review of Practices and Challenges in Intrusion Detection Systems for IoT: Toward Universal and Resilient Systems
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A Critical Review of Practices and Challenges in Intrusion Detection Systems for IoT: Toward Universal and Resilient Systems

Benkhelifa, Elhadj ; Welsh, Thomas ; Hamouda, Walaa

IEEE Communications surveys and tutorials, 2018-01, Vol.20 (4), p.3496-3509 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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2
Network intrusion detection system: A systematic study of machine learning and deep learning approaches
Network intrusion detection system: A systematic study of machine learning and deep learning approaches
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Network intrusion detection system: A systematic study of machine learning and deep learning approaches

Ahmad, Zeeshan ; Shahid Khan, Adnan ; Wai Shiang, Cheah ; Abdullah, Johari ; Ahmad, Farhan

Transactions on emerging telecommunications technologies, 2021-01, Vol.32 (1), p.n/a [Periódico revisado por pares]

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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
Deep Learning Approach Combining Sparse Autoencoder With SVM for Network Intrusion Detection
Deep Learning Approach Combining Sparse Autoencoder With SVM for Network Intrusion Detection
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Deep Learning Approach Combining Sparse Autoencoder With SVM for Network Intrusion Detection

Al-Qatf, Majjed ; Lasheng, Yu ; Al-Habib, Mohammed ; Al-Sabahi, Kamal

IEEE access, 2018-01, Vol.6, p.52843-52856 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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5
Building Auto-Encoder Intrusion Detection System based on random forest feature selection
Building Auto-Encoder Intrusion Detection System based on random forest feature selection
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Building Auto-Encoder Intrusion Detection System based on random forest feature selection

Li, XuKui ; Chen, Wei ; Zhang, Qianru ; Wu, Lifa

Computers & security, 2020-08, Vol.95, p.101851-15, Article 101851 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Ltd

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6
Firefly algorithm based feature selection for network intrusion detection
Firefly algorithm based feature selection for network intrusion detection
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Firefly algorithm based feature selection for network intrusion detection

B, Selvakumar ; K, Muneeswaran

Computers & security, 2019-03, Vol.81, p.148-155 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Ltd

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7
An effective intrusion detection framework based on SVM with feature augmentation
An effective intrusion detection framework based on SVM with feature augmentation
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An effective intrusion detection framework based on SVM with feature augmentation

Wang, Huiwen ; Gu, Jie ; Wang, Shanshan

Knowledge-based systems, 2017-11, Vol.136, p.130-139 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
Cybersecurity for industrial control systems: A survey
Cybersecurity for industrial control systems: A survey
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Cybersecurity for industrial control systems: A survey

Bhamare, Deval ; Zolanvari, Maede ; Erbad, Aiman ; Jain, Raj ; Khan, Khaled ; Meskin, Nader

Computers & security, 2020-02, Vol.89, p.101677, Article 101677 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Ltd

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9
Network Intrusion Detection for IoT Security Based on Learning Techniques
Network Intrusion Detection for IoT Security Based on Learning Techniques
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Network Intrusion Detection for IoT Security Based on Learning Techniques

Chaabouni, Nadia ; Mosbah, Mohamed ; Zemmari, Akka ; Sauvignac, Cyrille ; Faruki, Parvez

IEEE Communications surveys and tutorials, 2019-01, Vol.21 (3), p.2671-2701 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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10
An effective intrusion detection approach using SVM with naïve Bayes feature embedding
An effective intrusion detection approach using SVM with naïve Bayes feature embedding
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An effective intrusion detection approach using SVM with naïve Bayes feature embedding

Gu, Jie ; Lu, Shan

Computers & security, 2021-04, Vol.103, p.102158, Article 102158 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Ltd

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