Federated Hybrid Deep Learning Framework for IoT Intrusion Detection Using N-BaIoT, CICIoT2023, and BoT-IoT Datasets
Dit artikel presenteert een end-to-end federated hybride deep learning-framework voor IoT-intrusiedetectie dat diverse modellen (waaronder CNN, LSTM en XGBoost) voorbewerkt en traint op de N-BaIoT, CICIoT2023 en BoT-IoT datasets om een sterke prestatie te bereiken terwijl privacy en resourcebeperkingen worden geadresseerd, waarbij de resultaten de specifieke uitdaging van de multiclass CICIoT2023-dataset benadrukken.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.