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    Titel :

    Deep Learning-Driven Intrusion Detection Systems for Smart Cities-A Systematic Study


    Beteiligte:
    Chinnasamy, R. (Autor:in) / Malliga, S. (Autor:in) / Sengupta, N. (Autor:in)

    Kongress:

    IET International Smart Cities Symposium ; 6. ; 2022



    Erscheinungsdatum :

    2023



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch


    Schlagwörter :

    Klassifikation :

    BKL:    74.72 Stadtplanung, kommunale Planung / 74.75 Verkehrsplanung, Verkehrspolitik



    A Machine Learning Approach for Intrusion Detection in Smart Cities

    Elsaeidy, Asmaa / Munasinghe, Kumudu S. / Sharma, Dharmendra et al. | IEEE | 2019


    Smart Tramway Systems for Smart Cities: A Deep Learning Application in ADAS Systems

    Guerrieri, Marco / Parla, Giuseppe | Springer Verlag | 2022

    Freier Zugriff

    Deep-Learning-Based Intrusion Detection for Autonomous Vehicle-Following Systems

    Wang, Sheng-Li / Wu, Sing-Yao / Lin, Ching-Chu et al. | IEEE | 2021


    Federated Intrusion Detection in Blockchain-Based Smart Transportation Systems

    Abdel-Basset, Mohamed / Moustafa, Nour / Hawash, Hossam et al. | IEEE | 2022


    Intrusion Detection in Smart Home Environments: A Machine Learning Approach

    Afroz, Md. / Nyakwende, Emmanuel / Goswami, Birendra | Elsevier | 2025

    Freier Zugriff