💻 计算机科学
A Lightweight Federated Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection and Autonomous Mitigation in Software-Defined Wireless Networks
本文提出了一种轻量级、安全的软件定义无线网络框架，该框架集成了零迈克尔斯-门登知识证明（Zero Michaelis-Menten Knowledge Proof）身份验证、哈希校验以及一种增强型联邦强化同步器学习方法，并结合门控对称高斯对比正则化循环单元（Gated Symmetrical Gaussian Contrastive Regularization Recurrent Units），以在实时 DDoS 检测与自主缓解中实现 99.9833% 的准确率。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
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