Qué sabemos
El trabajo aborda la seguridad en ecosistemas de Internet de las Cosas (IoT) en ciudades inteligentes mediante el uso de datos de honeypots y algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales para la detección de ataques. Los autores se proponen identificar conjuntos de datos de honeypots dirigidos a IoT, evaluar algoritmos de detección de amenazas y proponer soluciones de seguridad, analizando datos reales de ciberataques obtenidos de diversos honeypots que simulan dispositivos IoT.
Límites de la evidencia
Revisión basada únicamente en el resumen depositado en Crossref, no en el texto completo ni en una validación independiente de resultados.
Se analizó: abstract del autor. No se analizaron los resultados del texto completo.
Fuentes y trazabilidad
- Securing smart cities through machine learning: A honeypot‐driven approach to attack detection in Internet of Things ecosystems
abstract · 2026-10-11
Revisado: 2026-10-13. La ficha puede actualizarse cuando aparezca nueva evidencia.