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Ergebnisse für “Intrusion Detection”
Forschung

<h1>Erklärbares Deep-Learning-IDS erreicht 99 % Genauigkeit</h1> <p>Ein neues Intrusion Detection System (IDS) kombiniert Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, um Netzwerkverkehr präzise zu klassifizieren und gleichzeitig die Entscheidungen des Modells verständlich zu machen. Durch die Integration von Explainable Artificial Intelligence (XAI) wird die Transparenz von Deep‑Learning‑Algorithmen deutlich erhöht.</p> <p>Die Leistung des Systems wurde anhand des etablie
arXiv – cs.AI
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