Qué sabemos
El artículo describe un sistema híbrido de detección de intrusiones que combina un clasificador supervisado entrenado con el conjunto NSL-KDD y un honeypot Docker que se despliega automáticamente ante tráfico sospechoso. El tráfico se clasifica en cinco categorías y un ensemble de votación de tres clasificadores genera la detección.
Límites de la evidencia
Revisión basada únicamente en el resumen depositado en Crossref; no se examinó el texto completo ni se validaron de forma independiente los resultados.
Se analizó: abstract del autor. No se analizaron los resultados del texto completo.
Fuentes y trazabilidad
- Real-Time Network Intrusion Detection and Active Honeypot Deployment Using Machine Learning on KDD-Based Traffic Classification
abstract · 2026-10-11
Revisado: 2026-10-16. La ficha puede actualizarse cuando aparezca nueva evidencia.