Article de revue (2022)
Document publié alors que les auteurs ou autrices n'étaient pas affiliés à Polytechnique Montréal
Un lien externe est disponible pour ce document
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/51499/ |
|---|---|
| Titre de la revue: | IEEE Internet of Things Journal (vol. 9, no 20) |
| Maison d'édition: | IEEE |
| DOI: | 10.1109/jiot.2022.3167005 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3167005 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
| Dernière modification: | 05 avr. 2024 11:55 |
| Citer en APA 7: | Abdul Wahab, O. (2022). Intrusion detection in the IoT under data and concept drifts: Online deep learning approach. IEEE Internet of Things Journal, 9(20), 19706-19716. https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3167005 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
