Ficha de publicación · 2025
Generative adversarial and transformer network synergy for robust intrusion detection in IoT environments
- Autores
- Año
- 2025
- Editorial
- MDPI
- Revista o publicación
- Future Internet
- Citas en Google Scholar
- 38
Indicadores de la revista
CiteScore 2025 (Scopus)10
Mejor cuartilQ1
Top 10 % en alguna categoríaNo
Posiciones por categoría
- Computer Networks and Communications65/568 · Q1 · percentil 88
JCR (Clarivate): No verificado: el fichero aportado es CiteScore de Scopus, no JCR.
No identificada en el informe aportado sobre comportamiento bibliométrico no estándar (2017–2019).
El informe es un análisis independiente publicado en 2021; no es una lista oficial de veto o aprobación de ANECA.Resumen de investigación
Un detector de intrusiones híbrido Transformer-GAN modela dependencias contextuales del tráfico y genera ejemplos sintéticos para reducir el desequilibrio entre clases. Los experimentos multiclase sobre CIC-IoT-2023 y TON_IoT evalúan robustez, eficiencia y detección de distintos ataques IoT.
Descripción original preparada para esta web; consulte la publicación para el abstract oficial.DOI 10.3390/fi17060258 ↗ · Versión de acceso abierto ↗ · Ver registro en Google Scholar ↗