Saeid Jamshidi, Kawser Wazed Nafi, Amin Nikanjam et Foutse Khomh
Article de revue (2025)
Un lien externe est disponible pour ce document
| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/64693/ |
| Titre de la revue: | Computers & Industrial Engineering (vol. 204) |
| Maison d'édition: | Elsevier |
| DOI: | 10.1016/j.cie.2025.111103 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.cie.2025.111103 |
| Date du dépôt: | 25 avr. 2025 13:24 |
| Dernière modification: | 25 avr. 2025 13:24 |
| Citer en APA 7: | Jamshidi, S., Wazed Nafi, K., Nikanjam, A., & Khomh, F. (2025). Evaluating machine learning-driven intrusion detection systems in IoT: Performance and energy consumption. Computers & Industrial Engineering, 204, 111103 (17 pages). https://doi.org/10.1016/j.cie.2025.111103 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
