TAD: Transfer learning-based multi-adversarial detection of evasion attacks against network intrusion detection systems

;Kenaza, Tayeb ;Mees, Wim
Référence Future generations computer systems
Publication Publié, 2022-08-01

Article révisé par les pairs

Titre:	TAD: Transfer learning-based multi-adversarial detection of evasion attacks against network intrusion detection systems
Auteur:	Debicha, Islam; Bauwens, Richard; Debatty, Thibault; Dricot, Jean-Michel; Kenaza, Tayeb; Mees, Wim
Informations sur la publication:	Future generations computer systems
Statut de publication:	Publié, 2022-08-01
Sujet CREF:	Intelligence artificielle
Mots-clés:	Intrusion detection system
	Machine learning
	Evasion attacks
	Adversarial detection
	Transfer learning
	Data fusion
Note générale:	SCOPUS: ar.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:0167-739X
	info:doi/10.1016/j.future.2022.08.011
	info:pii/S0167739X22002722
	info:scp/85137049011

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
Les publications encodées constituent la bibliographie académique de l'Université.	Les documents déposés sont indexés par les moteurs de recherche (Google Scholar,…).	Les documents déposés en open-access sont archivés au sein du réseau de préservation SAFE-PLN (www.safepln.org).	Les listes de publications sont compatibles avec le CV-ULB, le FNRS et accessibles sur le web.