A Lightweight Federated Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection and Autonomous Mitigation in Software-Defined Wireless Networks
Questo articolo propone un framework leggero e sicuro per le reti wireless definite dal software che integra l'autenticazione Zero Michaelis-Menten Knowledge Proof, la verifica hash e un approccio potenziato di Federated Reinforcement First Synchroton Learning con Gated Symmetrical Gaussian Contrastive Regularization Recurrent Units per raggiungere un'accuratezza del 99,9833% nel rilevamento DDoS in tempo reale e nella mitigazione autonoma.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo
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