Publications

  • Perales Gómez, Á. L., Fernández Maimó, L., Huertas Celdrán, A., García Clemente, F. J., & Cleary, F. (2021). Crafting Adversarial Samples for Anomaly Detectors in Industrial Control Systems. Procedia Computer Science, 184, 573-580.
  • Perales Gómez, Á. L., Fernández Maimó, L., Huertas Celdrán, A., & García Clemente, F. J. (2020). Madics: A methodology for anomaly detection in industrial control systems. Symmetry, 12(10), 1583.
  • Perales Gomez, A. L., Fernández Maimó, L., Huertas Celdran, A., Garcia Clemente, F. J., Gil Pérez, M., & Martínez Pérez, G. (2021). SafeMan: A unified framework to manage cybersecurity and safety in manufacturing industry. Software: Practice and Experience, 51(3), 607-627.
  • Perales Gómez A. L., Fernández Maimó, L., García Clemente, F. J., "Conjunto de Datos para experimentación en ciberseguridad SCI basado en Maqueta de Subestación de Tracción", solución ganadora del reto en Programa de Transferencia, Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad (JNIC), Cáceres, 2019
  • Perales Gómez, Á. L., Fernández Maimó, L., Huertas Celdrán, A., García Clemente, F. J., Cadenas Sarmiento, C., Del Canto Masa, C. J., & Méndez Nistal, R. (2019). On the Generation of Anomaly Detection Datasets in Industrial Control Systems. IEEE Access, 7, 177460-177473.
  • Fernández Maimó, L., Perales Gómez, Á. L., García Clemente, F. J., Gil Pérez, M., & Martínez Pérez, G. (2018). A self-adaptive deep learning-based system for anomaly detection in 5G networks. IEEE Access, 6, 7700-7712.
  • Fernández Maimó, L., Huertas Celdrán, A., Perales Gómez, A. L., García Clemente, F. J., Weimer, J., & Lee, I. (2019). Intelligent and dynamic ransomware spread detection and mitigation in integrated clinical environments. Sensors, 19(5), 1114.
  • Perales Gómez, A. L., Fernández Maimó, L., & García Clemente, F. J. (2019). A Deep Learning-based System for Network Cyber Threat Detection. Machine Learning for Computer and Cyber Security: Principle, Algorithms, and Practices, 1.