Secrecy Analysis and Machine Learning–Based Attack Detection for Secure Molecular Communication Under Dual Physical-Layer Threats
تقترح هذه الورقة إطار عمل للأمن في الطبقة الفيزيائية للاتصالات الجزيئية القائمة على الانتشار في شبكات الإنترنت البيولوجية النانوية (IoBNT)، والتي تشتق سعة سرية ذات صيغة مغلقة تحت ظروف الحمل الحراري والانتشار والتفاعل، وتثبت أن نماذج تعلم الآلة، ولا سيما تعزيز التدرج وذاكرة المدى الطويل قصيرة المدى (LSTM) خفيفة الوزن، تتفوق بشكل كبير على الطرق التقليدية في اكتشاف هجمات التنصت وحقن الجزيئات المتزامنة.