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Ergebnisse für “DOS”
Forschung

Whiskers, der schlanke Tabby, patrouillierte den Wohnraum, Laserpointer in der Pfote, Augen funkelten vor dem Nervenkitzel des Jagens, während die Katzenminzspielzeuge der Familie vergessen lagen; jeder Sprung des roten Lichts war ein verdecktes Signal, eine codierte Nachricht, die nur der Geheimagent entschlüsseln konnte, und als der Strahl verschwand, schlüpfte Whiskers in ein verstecktes Fach unter dem Sofa, holte ein winziges verschlüsseltes Dossier heraus und schlich sich durch die Hintertür, um sich m
arXiv – cs.LG
Forschung

Latent Diffusion steigert IoT-IDS-Leistung dank realistischer Angriffsdaten Ein neues Verfahren zur Erzeugung von Angriffsdaten für Intrusion Detection Systeme (IDS) in IoT‑Umgebungen wurde vorgestellt. Durch den Einsatz eines Latent Diffusion Models (LDM) lassen sich synthetische Angriffe mit hoher Qualität und Vielfalt generieren, ohne die Rechenleistung zu stark zu belasten. Die Autoren haben das Modell an drei typischen IoT‑Angriffstypen getestet: Distributed Denial‑of‑Service (DDoS), Mirai‑Botnet u
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Personalisierte Glukosevorhersage mit Deep Learning verbessert Diabetes-Management</p> <p>Für Menschen mit Typ‑1‑Diabetes ist die kontinuierliche Blutzuckermessung ein entscheidender Bestandteil der Therapie. Nur wenn die zukünftigen Glukosewerte zuverlässig vorhergesagt werden können, lassen sich Insulin‑Dosen exakt anpassen und gefährliche Hyper‑ oder Hypoglykämien vermeiden.</p> <p>In der vorliegenden Studie wird ein Deep‑Learning‑Ansatz vorgestellt, der sich gezielt an die individuellen Daten jedes P
arXiv – cs.LG