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Towards a Better Understanding of Machine Learning based Network Intrusion Detection Systems in Industrial Networks

Borcherding, Anne 1,2; Feldmann, Lukas; Karch, Markus 2; Meshram, Ankush ORCID iD icon 1,3; Beyerer, Jürgen 1,2,3
1 Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB)
3 Fakultät für Informatik – Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme (Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.5220/0010795900003120
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL)
Fakultät für Informatik – Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme (Lehrstuhl IES Beyerer: Interaktive Echtzeitsysteme)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-9897585531
ISSN: 2184-4356
KITopen-ID: 1000149505
HGF-Programm 46.23.01 (POF IV, LK 01) Methods for Engineering Secure Systems
Weitere HGF-Programme 46.23.04 (POF IV, LK 01) Engineering Security for Production Systems
Erschienen in Proceedings of the 8th International Conference on Information Systems Security and Privacy - ICISSP
Veranstaltung 8th International Conference on Information Systems Security and Privacy (ICISSP 2022), Online, 09.02.2022 – 11.02.2022
Verlag SciTePress
Seiten 314-325
Nachgewiesen in Dimensions
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
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