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Sicherheit im IoT durch kreative CoAP-Protokoll-Dialekte verbessern.

Dieser Artikel stellt ein zuverlässiges logisches Uhrensystem vor, um Ereignisse in verteilten Netzwerken zu verwalten.

Arma bietet eine skalierbare Lösung für zuverlässige Transaktionsverarbeitung in verteilten Netzwerken.

Die Rolle von GNNs beim Wachstum von IoT-Technologien erkunden.

Diese Studie entwickelt Algorithmen, um die Widerstandsfähigkeit verteilter Systeme gegenüber fehlerhaften Geräten zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Überprüfung der Datenebene für grosse Netzwerke, indem sie mit Slices arbeitet.

Agenten verbessern gemeinsam Vorhersagen, während sie Privatsphäre und Einschränkungen respektieren.

ECHO verbessert die Netzwerkverkehrs-Klassifizierung durch maschinelles Lernen.

Lern, wie optimistische Rollups die Geschwindigkeit und Effizienz von Blockchains verbessern.

Ein neues Design kombiniert Quanten-Schlüsselverteilung mit Tor für besseren Online-Schutz der Privatsphäre.

Aegis führt Erweiterungsketten für verbesserte Blockchain-Funktionen und Sicherheit ein.

Die Rolle von selbstüberwachtem Lernen bei der Weiterentwicklung der drahtlosen Kommunikation erkunden.

Eine Methode zur Verbesserung der Netzwerk-Eindringungserkennung durch die Behebung von Klassenungleichgewicht.

Ein umfassendes Modell zielt darauf ab, Sicherheit und Zuverlässigkeit in 5G-MEC-Umgebungen zu verbessern.

Untersuchung, wie Routing-Techniken die Zensurerfahrungen weltweit beeinflussen.

Einführung von QSketch und QSketch-Dyn für eine schnelle, speichereffiziente Analyse von Datenströmen.

Dieses Papier präsentiert ein neues DNN-basiertes IDS in programmierbaren Netzwerken.

Untersuchung, wie Schwellenautomatene die Verifizierung verteilter Algorithmen verbessern.

Neues Framework verbessert die Erkennung von ungewöhnlichen Mustern in Grafiken.

Diese Forschung untersucht die Effektivität von Random Forest bei der Erkennung von Netzwerk-Anomalien.

Ein neues Modell verbessert die Echtzeit-Erkennung von Cyberangriffen auf Blockchain-Netzwerke.

Diese Studie untersucht, wie das Netzwerk-Layout das dezentrale föderierte Lernen unter byzantinischen Bedrohungen beeinflusst.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Eindringungserkennung mit Machine Learning.

Neue Methoden zielen darauf ab, Machine-Learning-Modelle gegen Backdoor-Bedrohungen abzusichern.

Datenverunreinigung bekämpfen für bessere Cybersicherheit und Anomalieerkennungssysteme.

Ein Blick auf kollektive Remote-Bestätigung und ihren Einfluss auf die Sicherheit von IoT-Geräten.

Dieser Artikel untersucht, wie die Datenaufbereitung das maschinelle Lernen in der Cybersicherheit beeinflusst.

Dieses Papier untersucht effektive Ausstiegsverfahren für Ethereum-Staker in einem Proof-of-Stake-System.

Neue Protokolle sollen das Teilen von Quantenressourcen in aufkommenden Kommunikationsnetzen regeln.

Ein neues Framework hat zum Ziel, Inkonsistenzen in den Protokollen von Mobilfunknetzen zu erkennen.

Neue Methoden, die Diffusionsmodelle verwenden, verbessern die Cybersicherheit gegen adversarielle Beispiele.

Ein hybrides Modell zur effektiven IoT-Eindringungserkennung vorstellen.

Active Directory-Angriffe sind echt gefährlich. Finde heraus, wie du sie erkennst und darauf reagierst.

Dieser Artikel beleuchtet, wie Commitment-Angriffe die Belohnungen der Ethereum-Validatoren bedrohen.

Eine neue Methode zur sicheren Schlüsselgenerierung zwischen Geräten in drahtlosen Netzwerken.

Ein Blick auf die symbolische Datenanalyse und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen.

Die Möglichkeiten und Risiken von Restaking in Blockchain-Systemen erkunden.

CF-mMIMO bietet einen neuen Ansatz für sichere drahtlose Überwachung.

Ein neuer Algorithmus verbessert den Datenaustausch und die Effizienz des maschinellen Lernens mit synthetischen Datensätzen.

Zuverlässigkeit in der Kommunikation durch AV-MACs erkunden.