TITAN-FedAnil+: Trust-Based Adaptive Blockchain Federated Learning for Resource-Constrained Intelligent Enterprises
该论文提出了一种名为 TITAN-FedAnil+ 的联邦学习框架，旨在解决资源受限智能企业环境中的数据异质性（非独立同分布数据）和去中心化安全威胁。核心贡献包括：1) 基于亲和传播的自适应聚类聚合方法，无需预先知道攻击者数量即可识别并过滤
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← 返回所有主题On the Evaluation of Spiking Neural Network Configurations for Network Intrusion Detection
本文系统评估了脉冲神经网络（SNN）的不同配置（神经元模型与脉冲编码方案）在网络入侵检测中的性能。背景：传统深度学习模型计算需求高，难以部署到边缘设备和神经形态硬件，而SNN具有低功耗、事件驱动的特性，是潜在替代方案。但SNN的神经元模型和
Empowering IoT Security: On-Device Intrusion Detection in Resource Constrained Devices
本文针对物联网（IoT）设备，特别是微控制器，由于其处理能力、内存容量和能源限制，面临安全挑战。研究提出一种轻量级的机器学习入侵检测模型，部署在资源受限的设备上进行实时检测。实验评估了两种方法：决策树（Decision Tree）达到99%