Federated Intrusion Detection System Based onUnsupervised Machine Learning

Maxime Gourceyraud, Rim Ben Salem, Christopher Neal, Frédéric Cuppens et Nora Boulahia Cuppens

Communication écrite (2025)

Un lien externe est disponible pour ce document

Département:	Département de génie informatique et génie logiciel
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/79943/
Nom de la conférence:	20th International Conference on Risks and Security of Internet and Systems (CRiSIS 2025)
Lieu de la conférence:	Gatineau, QC, Canada
Date(s) de la conférence:	2025-10-22 - 2025-10-24
Titre de la revue:	Lecture notes in computer science
Maison d'édition:	Springer Science+Business Media
DOI:	10.1007/978-3-032-20732-6_9
URL officielle:	https://doi.org/10.1007/978-3-032-20732-6_9
Date du dépôt:	30 juil. 2026 12:12
Dernière modification:	30 juil. 2026 12:12

Citer en APA 7:	Gourceyraud, M., Ben Salem, R., Neal, C., Cuppens, F., & Boulahia Cuppens, N. (octobre 2025). Federated Intrusion Detection System Based onUnsupervised Machine Learning [Communication écrite]. 20th International Conference on Risks and Security of Internet and Systems (CRiSIS 2025), Gatineau, QC, Canada. Publié dans Lecture notes in computer science. https://doi.org/10.1007/978-3-032-20732-6_9
APA 7 (HTML)ASCII CitationAtomBibTeXDOIsDublin CoreEndNote (.ENW)MARC (ISO 2709/UTF-8) (.MRC)MARC (UTF-8) (.MRK8)MARC XMLMPEG-21 DIDLMultiline CSVOAI-ORE Resource Map (Atom Format)OPENAIREOpenURL ContextObjectOpenURL ContextObject in SpanRDF+N-TriplesRDF+N3RDF+XMLReferReference Manager (.RIS)Simple Metadata

Statistiques

Actions réservées au personnel