Attentive transformer deep learning algorithm for intrusion detection on IoT systems using automatic Xplainable feature selection.

Zegarra Rodríguez, Demóstenes; Daniel Okey, Ogobuchi; Maidin, Siti Sarah; Umoren Udo, Ekikere; Kleinschmidt, João Henrique

Zegarra Rodríguez, Demóstenes; Daniel Okey, Ogobuchi; Maidin, Siti Sarah; Umoren Udo, Ekikere; Kleinschmidt, João Henrique.

Afiliación

Zegarra Rodríguez D; Department of Computer Science, Federal University of Lavras, Minas Gerais, Brazil.
Daniel Okey O; Center for Engineering, Modeling, and Applied Social Sciences, Federal University of ABC, Santo Andre, São Paulo, Brazil.
Maidin SS; Faculty of Data Science and Information Technology (FDSIT), INTI International University, Nilai, Malaysia.
Umoren Udo E; Department of Electrical/Electronic Engineering, Michael Okpara University of Agriculture, Umudike, Nigeria.
Kleinschmidt JH; Center for Engineering, Modeling, and Applied Social Sciences, Federal University of ABC, Santo Andre, São Paulo, Brazil.

PLoS One ; 18(10): e0286652, 2023.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37844095

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Internet de las Cosas; Algoritmos; Internet; Redes Neurales de la Computación

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Aprendizaje Profundo / Internet de las Cosas Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Estados Unidos

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