A Lightweight Federated Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection and Autonomous Mitigation in Software-Defined Wireless Networks
यह शोध पत्र सॉफ्टवेयर-डिफाइंड वायरलेस नेटवर्क के लिए एक हल्का और सुरक्षित ढांचा प्रस्तावित करता है जो रीयल-टाइम DDoS डिटेक्शन और स्वायत्त शमन (mitigation) में 99.9833% सटीकता प्राप्त करने के लिए ज़ीरो माइकलिस-मेंटन नॉलेज प्रूफ प्रमाणीकरण, हैश सत्यापन, और गेटेड सिमेट्रिकल गॉसियन कॉन्ट्रास्टिव रेगुलराइजेशन रिकरेंट यूनिट्स के साथ एक उन्नत फेडरेटेड रीइन्फोर्समेंट फर्स्ट सिनक्रोटोन लर्निंग दृष्टिकोण को एकीकृत करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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