Federated Hybrid Deep Learning Framework for IoT Intrusion Detection Using N-BaIoT, CICIoT2023, and BoT-IoT Datasets
Este artículo presenta un marco de aprendizaje profundo híbrido federado de extremo a extremo para la detección de intrusiones en IoT que preprocesa y entrena diversos modelos (incluyendo CNN, LSTM y XGBoost) en los conjuntos de datos N-BaIoT, CICIoT2023 y BoT-IoT para lograr un alto rendimiento al tiempo que aborda las restricciones de privacidad y recursos, con resultados que resaltan el desafío particular del conjunto de datos multiclasificación CICIoT2023.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
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