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Ein neues System verbessert die Nachrichtenpriorität in Bluetooth Low Energy Mesh-Netzwerken.

Ein neues Framework verbessert die Intrusionserkennung im IoT, indem es das Datenungleichgewicht angeht.

Eine neue Antenne passt sich für effiziente drahtlose Kommunikation in IoT-Geräten an.

Erforsche die Risiken und Methoden zur Prävention für die Sicherheit von IoT-Geräten.

Eine neue Architektur soll das Ressourcenmanagement über Cloud- und Edge-Geräte verbessern.

Lern, wie Edge-Computing eine zuverlässige Datenverarbeitung gewährleisten kann.

Neues SRAM-Design verbessert Effizienz und Sicherheit für moderne Geräte.

CyberForce kombiniert Lernstrategien, um IoT-Geräte vor Malware zu schützen.

Forschung zeigt, dass Deep Reinforcement Learning die IoT-Sicherheit verbessern kann.

LCMsec bietet eine sichere Methode für die direkte Kommunikation zwischen Geräten.

Erforsche, wie URA die Kommunikation in überfüllten Netzwerken verbessert.

DyNNs bieten effiziente Verarbeitung und robuste Leistung gegen feindliche Angriffe.

Einführung reversibler SNN-Knoten für effizientes Training und Speichergebrauch.

Ein neues Framework verbessert den Energiemangel in crowdsourced IoT-Umgebungen.

Ein Framework, das digitale Zwillinge nutzt, um kompromittierte IoT-Geräte zu identifizieren.

Ein neues Framework verbessert die Schwachstellenerkennung in der eingebetteten Netzwerkkommunikation.

Eine neue Methode verbessert die Erkennungsgenauigkeit in IoT-Netzwerken mit semi-überwachtem und semi-asynchronem Lernen.

Eine neue Architektur konzentriert sich darauf, die Sicherheit für mittelgrosse eingebettete Geräte zu verbessern.

Herausforderungen und Lösungen für die Implementierung von föderiertem Lernen in IoT-Geräten erkunden.

Eine Studie über Schwachstellen im IoT-Code, die online gefunden wurde, zeigt Sicherheitsrisiken auf.

Verbesserung kryptografischer Methoden für Low-End-Geräte mit Plantard-Arithmetik.

Diese Studie untersucht quasynchronisierte Methoden zur Verbesserung der Zuverlässigkeit der LEO-Satellitenkommunikation.

Ein neues Protokoll bietet bessere Sicherheit für IoT-Geräte durch Zero-Trust-Zugangskontrolle.

Neue neuronale Netze, die für bessere Leistung auf ressourcenlimitierten Geräten entwickelt wurden.

SymED bietet adaptive symbolische Darstellung für die Echtzeitverarbeitung von IoT-Daten.

Untersuchung der Bedrohungen für die spezifische Senderidentifizierung durch fortschrittliche Nachahmungstechniken.

Neues Framework fördert Bewusstsein und Datenschutz für IoT-Geräte.

Ein detaillierter Blick auf Sicherheitslücken in MQTT für IoT-Geräte.

Wir stellen OrcoDCS vor für effiziente Datenverarbeitung in IoT-Umgebungen.

Eine neue Methode zur Wiederherstellung von Nachrichten in gemischten Signalumgebungen.

In diesem Artikel geht's um DRL-Techniken für besseres Scheduling in IoT-Umgebungen.

Innovativer Ansatz für sichere Kommunikation in ressourcenlimitierten IoT-Geräten.

Ein neuer Ansatz, um RDF-Daten effizient über Edge-Geräte zu verwalten.

Ein Sicherheitsansatz zur Minderung von Abhörrisiken in cyber-physischen Systemen.

Expertenrat nutzen, um die Genauigkeit der Sensor-Kalibrierung zu verbessern.

Fed-LSAE steigert die Sicherheit im föderierten Lernen und wehrt Vergiftungsangriffe ab.

Eine Studie zur Verbesserung von Sicherheit und Leistung in NOMA-Wireless-Netzwerken.

Diese Studie untersucht sichere Kommunikationsmethoden im IIoT mit NOMA-Techniken.

Erkunde die wichtigsten Aspekte und Herausforderungen der Tiny Machine Learning Technologie.

Die Rolle von Deep Learning bei der Verbesserung der Leistung von Relaisnetzwerken erkunden.