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Federated Hybrid Deep Learning Framework for IoT Intrusion Detection Using N-BaIoT, CICIoT2023, and BoT-IoT Datasets
本文提出了一种用于物联网入侵检测的端到端联邦混合深度学习框架，该框架在 N-BaIoT、CICIoT2023 和 BoT-IoT 数据集上对多种模型（包括 CNN、LSTM 和 XGBoost）进行预处理和训练，以在解决隐私和资源约束的同时实现强劲性能，实验结果强调了多分类 CICIoT2023 数据集的特殊挑战。
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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