MMOct, 2023

均衡取舍：工业物联网网络入侵检测的联邦迁移学习

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TL;DR本研究提出了一种联邦迁移学习（FTL）方法来进行工业物联网网络入侵检测，并且通过使用组合神经网络作为 FTL 的核心来提高整体性能。
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发现论文，激发创造
  • 联邦学习与工业物联网的融合：一项综述

    本文概述了在工业物联网中整合联邦学习的隐私、资源和数据管理，并针对联邦学习技术在工业物联网中实现数据隐私保护、本地学习等方面的应用提出了挑战、可能的解决方案和未来研究方向。

    Jan, 2021

  • 未来产业中的工业物联网联邦学习

    此文总结讨论了联邦学习在工业物联网应用中的不同场景和可行性，并提出了需要进一步研究的问题和方向。

    May, 2021

  • 基于深度置信网络的联邦入侵检测系统

    研究使用基于联邦学习的入侵检测系统解决物联网领域中的数据安全和隐私问题，并且实验结果表明，在使用预先训练的初始全局模型的情况下，相比随机初始化的全局模型，模型性能提高了 20% 以上（F1 得分）

    Jun, 2023

  • 联邦学习与物联网设备部署的原型

    在技术时代，数据是一种越来越重要的资源。本文介绍了使用树莓派开发的联邦学习（FL）解决方案原型，通过测试其性能和可用性证明了这些技术的可行性，尽管在许多情况下它们没有达到传统方法的性能水平。

    Nov, 2023

  • 物联网设备入侵监测的智能机制

    本文提出结合联邦学习和多层感知器神经网络的基于主机的入侵检测系统，可高精度检测 IoT 设备的网络攻击并增强数据隐私保护。

    Jun, 2023

  • 物联网联邦学习综述

    本研究是一项关于边缘设备上联合学习技术在物联网（IoT）应用中的综合调研，探索并分析 FL 在 IoT 数据共享、攻击检测、安全、智慧医疗，智能交通，无人机，智慧城市，智慧工业等应用领域中的潜力，并总结了可借鉴的经验教训和当前的挑战与未来研究方向。

    Apr, 2021

  • 用于工业物联网的自适应联邦学习和数字孪生

    本研究提出了一种数字孪生的工业物联网新架构，通过可信的协作聚合机制，自适应地控制分布式学习频率并异步聚类，来提高学习性能，从而优化其工业 4.0 的应用效果。

    Oct, 2020

  • 物联网设备恶意代码检测的联邦学习

    本文研究联邦学习在物联网恶意软件检测中的应用及其安全问题。其中提出了一种使用联邦学习检测影响 IoT 设备的恶意软件的框架，并使用 N-BaIoT 数据集进行评估。研究表明，与传统方法相比，联邦学习方法可以显著提高模型性能，并且在保护用户隐私的前提下，其结果与集中式方法相似。此外，针对恶意攻击提出的其他模型聚合函数也可以提供显著改进，但需要进一步研究来提高联邦学习方法的鲁棒性。

    Apr, 2021

  • 加强物联网环境中的网络入侵检测：自监督学习和少样本学习

    该研究论文介绍了一个新颖的入侵检测方法，结合自监督学习、少样本学习和随机森林，通过从有限和不平衡的数据中学习并增强检测能力，优于现有方法，在物联网网络中检测和分类潜在的恶意软件和各种攻击，如 MaleVis 和 WSN-DS 数据集的准确率达到 98.60% 和 99.56%。

    Jun, 2024

  • 通过联邦学习增强物联网安全对抗 DDoS 攻击

    通过利用联邦学习技术，本研究提出了一种创新的策略来加强物联网网络对分布式拒绝服务攻击的安全性，实时检测并减轻攻击的影响，同时保护敏感数据的隐私。研究结果表明，在非独立非同分布数据集中，FedAvgM 的聚合算法优于 FedAvg，提供更好的稳定性和性能。

    Mar, 2024