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Ergebnisse für “Internet of Things”
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>Deep Reinforcement Learning optimiert Power Allocation in NOMA-Downlinks</p> <p>In den letzten Jahren hat sich das Non‑Orthogonal Multiple Access (NOMA) als vielversprechende Technologie für die gemeinsame Nutzung von Netzwerkressourcen etabliert. Durch die Kombination von Power‑Multiplexing können mehrere Nutzer gleichzeitig auf das Netzwerk zugreifen, was besonders im Zeitalter des Internet of Things (IoT) von großer Bedeutung ist. Trotz dieser Vorteile gibt es noch offene Fragen, insbesondere bei der

arXiv – cs.AI