Diseño de un sistema de detección de intrusos basado en Machine Learning para detectar infiltraciones del tipo Gray Hole en redes Vanet

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dc.contributor.advisorLuis Rosales Roldán / Alfredo Toriz Palacios / Ricardo Iván Álvarez Tamayo
dc.coverage.spatialMéxico
dc.creatorJuan Antonio Arízaga Silva
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-04-01T19:15:13Z
dc.date.available2025-04-01T19:15:13Z
dc.descriptionRedes VANET, Redes Ad-Hoc
dc.formatDigital
dc.identifier.urihttp://200.33.10.98:4000/handle/123456789/14197
dc.languageEs
dc.relationD_IMEC_Arizaga_Silva_JA
dc.rights.licenseDerechos de Autor Tesis Digitales Restricciones de uso DERECHOS RESERVADOS © PROHIBIDA SU REPRODUCCIÓN TOTAL O PARCIAL Todo el material contenido en esta tesis está protegido por la Ley Federal del Derecho de Autor (LFDA) de los Estados Unidos Mexicanos (México). El uso de textos, imágenes, gráficas, fragmentos de vídeos, y demás material que sea objeto de protección de los derechos de autor, será exclusivamente para fines educativos e informativos y deberá citar la fuente de donde la obtuvo mencionando el autor o autores involucrados en el documento. Cualquier uso distinto como el lucro, reproducción, edición o modificación, será perseguido y sancionado por el respectivo titular de los Derechos de Autor Secretaría General Vicerrectoría de Investigación Dirección del Centro de Recursos para el Aprendizaje y la Investigación. Biblioteca Central - Karol Wojtyla
dc.subjectDoctorado en Ingeniería Mecatrónica
dc.titleDiseño de un sistema de detección de intrusos basado en Machine Learning para detectar infiltraciones del tipo Gray Hole en redes Vanet
dc.typeDigital

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