Honeypot Networks in Deception Technology for IOT Devices
Notice bibliographique
Résumé
In this Digitized world, everyone is looking up for options for which there is no need to go out and perform some specific tasks such as Shopping, transferring money, etc. With all these advantages the problem which has been raised is of Cybercrimes with which everyone is scared of these days. Cybercrimes may occur due to the viruses which can enter into devices using insecure websites and can eventually lead us towards being a victim of cybercrime. In this chapter, the Honeypot Networks and frameworks in deception technology for IoT devices has been discussed. Since IoT has taken over every single device in the market and so the risk associated with them is also higher as compared to any other end device. Some novel and enhanced traps are used to engage the hackers for a longer duration and keeping all the essential data secured. The prime constituents of data captured and data control in honeypot has expatriated and presents a categorization for honeypot as per the targets specified. The technical progress and security contribution of nowadays production and research honeypots will be reviewed. This paper highlights the scenarios of the virtualization and integration of upcoming Honeypots and sees how the fusion of Honeypot networks in Cyber security will be helpful for the better tomorrow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».