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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
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a month ago
一种新的监督深度学习解决方案,用于使用卷积神经网络(CNN)在边缘系统上检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击
本研究提出了一种基于深度学习的新型分布式拒绝服务攻击检测方法,利用新不伦瑞克大学 DDoS 评估数据集中的实时 DDoS 攻击数据来构建一个更广泛和更适用于现实世界的模型。该模型通过提取数据流并将其归一化到一个固定长度,然后通过自定义架构进
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10 months ago
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