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Federated Hybrid Deep Learning Framework for IoT Intrusion Detection Using N-BaIoT, CICIoT2023, and BoT-IoT Datasets
本論文は、プライバシーとリソースの制約に対処しつつ、N-BaIoT、CICIoT2023、およびBoT-IoTのデータセットを用いて多様なモデル（CNN、LSTM、XGBoostを含む）を前処理および学習させ、強力な性能を達成する、IoT侵入検知のためのエンドツーエンドの連合型ハイブリッドディープラーニングフレームワークを提示しており、その結果はマルチクラスであるCICIoT2023データセットの特有の課題を浮き彫りにしている。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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