In-depth feature selection for the statistical machine learning-based botnet detection in IoT networks
autor
Kalakoti, Rajesh
Nõmm, Sven
Bahsi, Hayretdin
vastutusandmed
Rajesh Kalakoti, Sven Nõmm, Hayretdin Bahsi
allikas
IEEE Access
kirjastus/väljaandja
IEEE
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 10
ilmumisaasta
2022
leheküljed
p. 94518-94535
leitav
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3204001
märksõna
asjade internet
tehisõpe
selektsioon
robotvõrgud
detektsioon
võtmesõna
feature selection
machine learning
Internet of Things
botnet
intrusion detection
ISSN
2169-3536
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/21100374601
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85137873867&origin=inward&txGid=427e79cea63c6bfb51a2ad1e7b91b85b
WOS
https://jcr.clarivate.com/jcr-jp/journal-profile?journal=IEEE%20ACCESS&year=2022
https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000853802600001
kategooria (üld)
Engineering
Computer science
Materials science
Tehnika
Arvutiteadus
Materjaliteadus
kategooria (alam)
Engineering. General engineering
Computer science. General computer science
Materials science. General materials science
Tehnika. Üldine inseneriteadus
Arvutiteadus. Üldine arvutiteadus
Materjaliteadus. Üldine materjaliteadus
kvartiil
Q1
TTÜ struktuuriüksus
tarkvarateaduse instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Küberkriminalistika ja küberjulgeoleku keskus
Merenduse küberjulgeoleku keskus
Tugevalt tagatud tarkvara laboratoorium