Articles de revues sur le sujet « IOT BOTNET DETECTION »
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Sreeja, B. P. « Survey on Internet of Things Botnet Detection Methodologies : A Report ». IRO Journal on Sustainable Wireless Systems 4, no 3 (15 septembre 2022) : 185–95. http://dx.doi.org/10.36548/jsws.2022.3.005.
Texte intégralWazzan, Majda, Daniyal Algazzawi, Omaima Bamasaq, Aiiad Albeshri et Li Cheng. « Internet of Things Botnet Detection Approaches : Analysis and Recommendations for Future Research ». Applied Sciences 11, no 12 (20 juin 2021) : 5713. http://dx.doi.org/10.3390/app11125713.
Texte intégralYang, Changjin, Weili Guan et Zhijie Fang. « IoT Botnet Attack Detection Model Based on DBO-Catboost ». Applied Sciences 13, no 12 (15 juin 2023) : 7169. http://dx.doi.org/10.3390/app13127169.
Texte intégralJovanović, Đorđe, et Pavle Vuletić. « Analysis and characterization of IoT malware command and control communication ». Telfor Journal 12, no 2 (2020) : 80–85. http://dx.doi.org/10.5937/telfor2002080j.
Texte intégralWazzan, Majda, Daniyal Algazzawi, Aiiad Albeshri, Syed Hasan, Osama Rabie et Muhammad Zubair Asghar. « Cross Deep Learning Method for Effectively Detecting the Propagation of IoT Botnet ». Sensors 22, no 10 (20 mai 2022) : 3895. http://dx.doi.org/10.3390/s22103895.
Texte intégralNegera, Worku Gachena, Friedhelm Schwenker, Taye Girma Debelee, Henock Mulugeta Melaku et Yehualashet Megeresa Ayano. « Review of Botnet Attack Detection in SDN-Enabled IoT Using Machine Learning ». Sensors 22, no 24 (14 décembre 2022) : 9837. http://dx.doi.org/10.3390/s22249837.
Texte intégralHaq, Mohd Anul. « DBoTPM : A Deep Neural Network-Based Botnet Prediction Model ». Electronics 12, no 5 (27 février 2023) : 1159. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12051159.
Texte intégralAkash, Nazmus Sakib, Shakir Rouf, Sigma Jahan, Amlan Chowdhury et Jia Uddin. « Botnet Detection in IoT Devices Using Random Forest Classifier with Independent Component Analysis ». Journal of Information and Communication Technology 21, No.2 (7 avril 2022) : 201–32. http://dx.doi.org/10.32890/jict2022.21.2.3.
Texte intégralAl-Duwairi, Basheer, Wafaa Al-Kahla, Mhd Ammar AlRefai, Yazid Abedalqader, Abdullah Rawash et Rana Fahmawi. « SIEM-based detection and mitigation of IoT-botnet DDoS attacks ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 10, no 2 (1 avril 2020) : 2182. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v10i2.pp2182-2191.
Texte intégralAlharbi, Abdullah, Wael Alosaimi, Hashem Alyami, Hafiz Tayyab Rauf et Robertas Damaševičius. « Botnet Attack Detection Using Local Global Best Bat Algorithm for Industrial Internet of Things ». Electronics 10, no 11 (3 juin 2021) : 1341. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10111341.
Texte intégralKaushik, Dr Priyanka. « Unleashing the Power of Multi-Agent Deep Learning : Cyber-Attack Detection in IoT ». International Journal for Global Academic & ; Scientific Research 2, no 2 (30 juin 2023) : 23–45. http://dx.doi.org/10.55938/ijgasr.v2i2.46.
Texte intégralRezaei, Amirhossein. « Identifying Botnet on IoT by Using Supervised Learning Techniques ». Oriental journal of computer science and technology 12, no 4 (28 octobre 2019) : 185–93. http://dx.doi.org/10.13005/ojcst12.04.04.
Texte intégralAbu Al-Haija, Qasem, et Mu’awya Al-Dala’ien. « ELBA-IoT : An Ensemble Learning Model for Botnet Attack Detection in IoT Networks ». Journal of Sensor and Actuator Networks 11, no 1 (9 mars 2022) : 18. http://dx.doi.org/10.3390/jsan11010018.
Texte intégralAlmseidin, Mohammad, et Mouhammd Alkasassbeh. « An Accurate Detection Approach for IoT Botnet Attacks Using Interpolation Reasoning Method ». Information 13, no 6 (14 juin 2022) : 300. http://dx.doi.org/10.3390/info13060300.
Texte intégralBagui, Sikha, Xiaojian Wang et Subhash Bagui. « Machine Learning Based Intrusion Detection for IoT Botnet ». International Journal of Machine Learning and Computing 11, no 6 (novembre 2021) : 399–406. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2021.11.6.1068.
Texte intégralS. Alrayes, Fatma, Mohammed Maray, Abdulbaset Gaddah, Ayman Yafoz, Raed Alsini, Omar Alghushairy, Heba Mohsen et Abdelwahed Motwakel. « Modeling of Botnet Detection Using Barnacles Mating Optimizer with Machine Learning Model for Internet of Things Environment ». Electronics 11, no 20 (21 octobre 2022) : 3411. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11203411.
Texte intégralAlqahtani, Mnahi, Hassan Mathkour et Mohamed Maher Ben Ismail. « IoT Botnet Attack Detection Based on Optimized Extreme Gradient Boosting and Feature Selection ». Sensors 20, no 21 (6 novembre 2020) : 6336. http://dx.doi.org/10.3390/s20216336.
Texte intégralAlkahtani, Hasan, et Theyazn H. H. Aldhyani. « Botnet Attack Detection by Using CNN-LSTM Model for Internet of Things Applications ». Security and Communication Networks 2021 (9 septembre 2021) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3806459.
Texte intégralSoe, Yan Naung, Yaokai Feng, Paulus Insap Santosa, Rudy Hartanto et Kouichi Sakurai. « Machine Learning-Based IoT-Botnet Attack Detection with Sequential Architecture ». Sensors 20, no 16 (5 août 2020) : 4372. http://dx.doi.org/10.3390/s20164372.
Texte intégralNafir, Abdenacer, Smaine Mazouzi et Salim Chikhi. « Collaborative Life-Cycle-Based Botnet Detection in IoT Using Event Entropy ». International Journal of Organizational and Collective Intelligence 10, no 4 (octobre 2020) : 19–34. http://dx.doi.org/10.4018/ijoci.2020100102.
Texte intégralSajjad, Syed Muhammad, Muhammad Rafiq Mufti, Muhammad Yousaf, Waqar Aslam, Reem Alshahrani, Nadhem Nemri, Humaira Afzal, Muhammad Asghar Khan et Chien-Ming Chen. « Detection and Blockchain-Based Collaborative Mitigation of Internet of Things Botnets ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (20 avril 2022) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1194899.
Texte intégralAlissa, Khalid, Tahir Alyas, Kashif Zafar, Qaiser Abbas, Nadia Tabassum et Shadman Sakib. « Botnet Attack Detection in IoT Using Machine Learning ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (4 octobre 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4515642.
Texte intégralAfrifa, Stephen, Vijayakumar Varadarajan, Peter Appiahene, Tao Zhang et Emmanuel Adjei Domfeh. « Ensemble Machine Learning Techniques for Accurate and Efficient Detection of Botnet Attacks in Connected Computers ». Eng 4, no 1 (16 février 2023) : 650–64. http://dx.doi.org/10.3390/eng4010039.
Texte intégralHussain, Zeeshan, Adnan Akhunzada, Javed Iqbal, Iram Bibi et Abdullah Gani. « Secure IIoT-Enabled Industry 4.0 ». Sustainability 13, no 22 (10 novembre 2021) : 12384. http://dx.doi.org/10.3390/su132212384.
Texte intégralM. Ali Alheeti, Khattab, Ibrahim Alsukayti et Mohammed Alreshoodi. « Intelligent Botnet Detection Approach in Modern Applications ». International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 15, no 16 (23 août 2021) : 113. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v15i16.24199.
Texte intégralAl-Sarem, Mohammed, Faisal Saeed, Eman H. Alkhammash et Norah Saleh Alghamdi. « An Aggregated Mutual Information Based Feature Selection with Machine Learning Methods for Enhancing IoT Botnet Attack Detection ». Sensors 22, no 1 (28 décembre 2021) : 185. http://dx.doi.org/10.3390/s22010185.
Texte intégralShao, Zhou, Sha Yuan et Yongli Wang. « Adaptive online learning for IoT botnet detection ». Information Sciences 574 (octobre 2021) : 84–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2021.05.076.
Texte intégralJung, Woosub, Hongyang Zhao, Minglong Sun et Gang Zhou. « IoT botnet detection via power consumption modeling ». Smart Health 15 (mars 2020) : 100103. http://dx.doi.org/10.1016/j.smhl.2019.100103.
Texte intégralTatarnikova, T. M., I. A. Sikarev, P. Yu Bogdanov et T. V. Timochkina. « Botnet Attack Detection Approach in IoT Networks ». Automatic Control and Computer Sciences 56, no 8 (décembre 2022) : 838–46. http://dx.doi.org/10.3103/s0146411622080259.
Texte intégralKim, Jiyeon, Minsun Shim, Seungah Hong, Yulim Shin et Eunjung Choi. « Intelligent Detection of IoT Botnets Using Machine Learning and Deep Learning ». Applied Sciences 10, no 19 (8 octobre 2020) : 7009. http://dx.doi.org/10.3390/app10197009.
Texte intégralApostol, Ioana, Marius Preda, Constantin Nila et Ion Bica. « IoT Botnet Anomaly Detection Using Unsupervised Deep Learning ». Electronics 10, no 16 (4 août 2021) : 1876. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10161876.
Texte intégralLee, Seungjin, Azween Abdullah, Nz Jhanjhi et Sh Kok. « Classification of botnet attacks in IoT smart factory using honeypot combined with machine learning ». PeerJ Computer Science 7 (25 janvier 2021) : e350. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.350.
Texte intégralMalik, Kainat, Faisal Rehman, Tahir Maqsood, Saad Mustafa, Osman Khalid et Adnan Akhunzada. « Lightweight Internet of Things Botnet Detection Using One-Class Classification ». Sensors 22, no 10 (10 mai 2022) : 3646. http://dx.doi.org/10.3390/s22103646.
Texte intégralAlothman, Zainab, Mouhammd Alkasassbeh et Sherenaz Al-Haj Baddar. « An efficient approach to detect IoT botnet attacks using machine learning ». Journal of High Speed Networks 26, no 3 (27 novembre 2020) : 241–54. http://dx.doi.org/10.3233/jhs-200641.
Texte intégralSwathi, G. Chandana, G. Kishor Kumar et A. P. Siva Kumar. « Central Pivot Heuristics for Botnet Attack Defense in Iot ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 10 (31 octobre 2022) : 78–90. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i10.5738.
Texte intégralLee, Seungjin, Azween Abdullah, N. Z. Jhanjhi et S. H. Kok. « Honeypot Coupled Machine Learning Model for Botnet Detection and Classification in IoT Smart Factory – An Investigation ». MATEC Web of Conferences 335 (2021) : 04003. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202133504003.
Texte intégralAlzahrani, Rami J., et Ahmed Alzahrani. « A Novel Multi Algorithm Approach to Identify Network Anomalies in the IoT Using Fog Computing and a Model to Distinguish between IoT and Non-IoT Devices ». Journal of Sensor and Actuator Networks 12, no 2 (28 février 2023) : 19. http://dx.doi.org/10.3390/jsan12020019.
Texte intégralAl-Kasassbeh, Mouhammd, Mohammad Almseidin, Khaled Alrfou et Szilveszter Kovacs. « Detection of IoT-botnet attacks using fuzzy rule interpolation ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 1 (17 juillet 2020) : 421–31. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-191432.
Texte intégralNguyen, Giang L., Braulio Dumba, Quoc-Dung Ngo, Hai-Viet Le et Tu N. Nguyen. « A collaborative approach to early detection of IoT Botnet ». Computers & ; Electrical Engineering 97 (janvier 2022) : 107525. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107525.
Texte intégralNguyen, Huy-Trung, Quoc-Dung Ngo et Van-Hoang Le. « A novel graph-based approach for IoT botnet detection ». International Journal of Information Security 19, no 5 (23 octobre 2019) : 567–77. http://dx.doi.org/10.1007/s10207-019-00475-6.
Texte intégralAbu Khurma, Ruba, Iman Almomani et Ibrahim Aljarah. « IoT Botnet Detection Using Salp Swarm and Ant Lion Hybrid Optimization Model ». Symmetry 13, no 8 (28 juillet 2021) : 1377. http://dx.doi.org/10.3390/sym13081377.
Texte intégralde Caldas Filho, Francisco Lopes, Samuel Carlos Meneses Soares, Elder Oroski, Robson de Oliveira Albuquerque, Rafael Zerbini Alves da Mata, Fábio Lúcio Lopes de Mendonça et Rafael Timóteo de Sousa Júnior. « Botnet Detection and Mitigation Model for IoT Networks Using Federated Learning ». Sensors 23, no 14 (11 juillet 2023) : 6305. http://dx.doi.org/10.3390/s23146305.
Texte intégralCatillo, Marta, Antonio Pecchia et Umberto Villano. « A Deep Learning Method for Lightweight and Cross-Device IoT Botnet Detection ». Applied Sciences 13, no 2 (7 janvier 2023) : 837. http://dx.doi.org/10.3390/app13020837.
Texte intégralFaysal, Jabed Al, Sk Tahmid Mostafa, Jannatul Sultana Tamanna, Khondoker Mirazul Mumenin, Md Mashrur Arifin, Md Abdul Awal, Atanu Shome et Sheikh Shanawaz Mostafa. « XGB-RF : A Hybrid Machine Learning Approach for IoT Intrusion Detection ». Telecom 3, no 1 (4 janvier 2022) : 52–69. http://dx.doi.org/10.3390/telecom3010003.
Texte intégralMyridakis, Dimitrios, Stefanos Papafotikas, Konstantinos Kalovrektis et Athanasios Kakarountas. « Enhancing Security on IoT Devices via Machine Learning on Conditional Power Dissipation ». Electronics 9, no 11 (29 octobre 2020) : 1799. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9111799.
Texte intégralAL-Akhras, Mousa, Abdulmajeed Alshunaybir, Hani Omar et Samah Alhazmi. « Botnet attacks detection in IoT environment using machine learning techniques ». International Journal of Data and Network Science 7, no 4 (2023) : 1683–706. http://dx.doi.org/10.5267/j.ijdns.2023.7.021.
Texte intégralKerrakchou, Imane, Adil Abou El Hassan, Sara Chadli, Mohamed Emharraf et Mohammed Saber. « Selection of efficient machine learning algorithm on Bot-IoT dataset for intrusion detection in internet of things networks ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 31, no 3 (1 septembre 2023) : 1784. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v31.i3.pp1784-1793.
Texte intégralTrajanovski, Tolijan, et Ning Zhang. « An Automated and Comprehensive Framework for IoT Botnet Detection and Analysis (IoT-BDA) ». IEEE Access 9 (2021) : 124360–83. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3110188.
Texte intégralPopoola, Segun I., Bamidele Adebisi, Ruth Ande, Mohammad Hammoudeh, Kelvin Anoh et Aderemi A. Atayero. « SMOTE-DRNN : A Deep Learning Algorithm for Botnet Detection in the Internet-of-Things Networks ». Sensors 21, no 9 (24 avril 2021) : 2985. http://dx.doi.org/10.3390/s21092985.
Texte intégralNegera, Worku Gachena, Friedhelm Schwenker, Taye Girma Debelee, Henock Mulugeta Melaku et Degaga Wolde Feyisa. « Lightweight Model for Botnet Attack Detection in Software Defined Network-Orchestrated IoT ». Applied Sciences 13, no 8 (7 avril 2023) : 4699. http://dx.doi.org/10.3390/app13084699.
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