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El desarrollo de las tecnologías de la información contribuye significativamente a diversos aspectos de nuestra vida. Aúna diversas innovaciones, en función del ritmo de crecimiento de la tecnología. La Internet de los objetos (IoT) es una de las tecnologías más populares y de más rápida expansión en los últimos años. Los dispositivos IoT direccionables generan y utilizan una cantidad significativa de datos a través de Internet. Debido al aumento del tráfico de datos, los ataques en las redes IoT también están aumentando significativamente.El presente libro aumenta la seguridad en la…mehr

Produktbeschreibung
El desarrollo de las tecnologías de la información contribuye significativamente a diversos aspectos de nuestra vida. Aúna diversas innovaciones, en función del ritmo de crecimiento de la tecnología. La Internet de los objetos (IoT) es una de las tecnologías más populares y de más rápida expansión en los últimos años. Los dispositivos IoT direccionables generan y utilizan una cantidad significativa de datos a través de Internet. Debido al aumento del tráfico de datos, los ataques en las redes IoT también están aumentando significativamente.El presente libro aumenta la seguridad en la comunicación IoT proporcionando métodos de clasificación binarios y multietiqueta para identificar ataques en redes IoT. Se ha diseñado un nuevo modelo híbrido de aprendizaje profundo para detectar intrusiones. El exitoso rendimiento de nuestro modelo propuesto es una prueba de que los métodos híbridos de Deep Learning pueden ser una perspectiva innovadora y eficiente en los sistemas de detección de intrusiones IoT.
Autorenporträt
Concluí a minha licenciatura em Engenharia Informática na Universidade de Ege. Concluí o meu mestrado em Sistemas de Informação de Gestão na Universidade Dokuz Eylul. Concluí o meu doutoramento em Engenharia Informática na Universidade de Dokuz Eylul. As minhas áreas de especialização podem ser listadas como Ciência de dados, Inteligência artificial e IoT.