PPGINF PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Téléphone/Extension: Indisponible http://propg.ufabc.edu.br/ppginfo

Banca de QUALIFICAÇÃO: JOÃO PAULO DAL POZ PEREIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOÃO PAULO DAL POZ PEREIRA
DATA : 29/08/2022
HORA: 14:00
LOCAL: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/murilo-13
TÍTULO:

Anomaly detection in IoT network data traffic.



PÁGINAS: 62
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

IoT devices provide large industries with vital data to track inventories, manage machines, increase efficiency, save costs and even save lives. However, the IoT technology infrastructure is subject to security threats, which can compromise data privacy, as well as lead to failures capable of affecting the activities of companies or cities.
In this way, IoT networks need security mechanisms that can act as a line of defense for intruder detection. Among the various approaches used for Intrusion Detection System (IDS), those employing machine learning techniques have gained increasing prominence due to their improved detection capability. Therefore, the objective of this work is to make a comparative study of several machine learning techniques for intrusion detection in IoT networks.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1761105 - MURILO BELLEZONI LOIOLA
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1603840 - JOAO HENRIQUE KLEINSCHMIDT
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 3008017 - DENIS GUSTAVO FANTINATO
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1544392 - ALINE DE OLIVEIRA NEVES PANAZIO
Notícia cadastrada em: 12/08/2022 07:52
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