A Hybrid Machine Learning System for Detection of Known and Zero-day Attacks in IoMT Environments
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | unknown (author) |
|---|---|
| التنسيق: | masterThesis |
| منشور في: |
2020
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143636/1/Razan_Al-Fageer_g202203760_thesis.pdf |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Secure IoMT for Disease Prediction Empowered With Transfer Learning in Healthcare 5.0, the Concept and Case Study
حسب: Tahir Abbas Khan (21632639)
منشور في: (2023) -
Secure IoMT for Disease Prediction Empowered With Transfer Learning in Healthcare 5.0, the Concept and Case Study
حسب: TAHIR ABBAS KHAN (17947862)
منشور في: (2023) -
IntruSafe: a FCNN-LSTM hybrid IoMT intrusion detection system for both string and 2D-spatial data using sandwich architecture
حسب: Moutaz Alazab (17730060)
منشور في: (2025) -
A Framework for The Assessment and Improvement of Zero-Day Security Attacks
حسب: unknown
منشور في: (2020) -
A Features-Based Privacy Preserving Assessment Model for Authentication of Internet of Medical Things (IoMT) Devices in Healthcare
حسب: Habib Ullah Khan (12024579)
منشور في: (2023)