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Poster Session 1 : IT Fusion Technologies etc.

Machine Learning-Based Security Framework for Detecting Compromised IoT Hardware Devices

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    ICNGC 2025 The 11th International Conference on Next Generation Computing 2025 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.161-163
  • 저자
    Sundus Munir, Maria Tariq, Khushbu Khalid Butt, Roshaan Fatima, Hussain Dawood, Muhammad Adnan Khan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478485

원문정보

초록

영어
In this paper, a machine learning-based technique is presented for detecting compromised IoT devices in edge computing networks. The model profiles device behavior using parameters such as CPU usage, network traffic, and power data, detecting anomalies that suggest an attack may be in progress. The lightweight framework can achieve high detection accuracy at low computational cost and is capable of processing in realtime.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. LITERATURE REVIEW
III. METHODOLOGY
IV. Results
V. CONCLUSION
References

키워드

Convolutional Neural Network Long-Short Term Memory IoT.

저자

  • Sundus Munir [ Department of Criminology Lahore Garrison University Lahore, Pakistan ]
  • Maria Tariq [ Department of Computer Science Lahore Garrison University Lahore, Pakistan ]
  • Khushbu Khalid Butt [ Department of Information Technology Lahore Garrison University Lahore, Pakistan ]
  • Roshaan Fatima [ School of Computing, Horizon University College, Ajman, UAE ]
  • Hussain Dawood [ School of Computing, Horizon University College, Ajman, UAE ]
  • Muhammad Adnan Khan [ School of Computing, Horizon University College, Ajman, UAE ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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