Explainable Hybrid Feature Selection for Intrusion Detection in Internet of Medical Things Environments
本文针对医疗物联网（IoMT）环境中的入侵检测难题提出了一种可解释的混合特征选择方法。IoMT 网络中的设备异构性强、计算资源有限，且流量需要实时分析，这使得传统入侵检测系统难以直接部署。作者设计了一套两级特征选择流程：首先利用 Pears
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← 返回所有主题SHERPA: Explainable Robust Algorithms for Privacy-Preserved Federated Learning in Future Networks to Defend Against Data Poisoning Attacks.
随着物联网和移动设备中海量数据的快速增长，分布式机器学习技术日益受到关注，联邦学习（FL）作为一种保护隐私的分布式学习框架，允许多方协作训练模型而无需共享原始数据。然而，FL容易受到数据投毒攻击，恶意客户端可能通过操控本地数据或模型更新来破