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Ergebnisse für “Netzwerkverkehr”
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

<h1>HFL-FlowLLM: LLMs verbessern Netzwerkverkehrsklassifizierung im Federated Learning</h1> <p>In modernen Kommunikationsnetzwerken, die von 5G und dem Internet der Dinge angetrieben werden, ist die Klassifizierung von Netzwerkverkehrsflüssen entscheidend für die Qualität der Dienstleistung und die Sicherheit. Traditionelle zentrale Lernansätze stoßen dabei an ihre Grenzen, weil sie mit verteilten Daten und Datenschutzbedenken kämpfen. Gleichzeitig leiden bestehende federated‑Learning‑Methoden unter hohen K
arXiv – cs.AI