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CyberForce combina estrategias de aprendizaje para proteger dispositivos IoT de malware.

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Un marco que utiliza gemelos digitales para identificar dispositivos IoT comprometidos.

Un nuevo marco mejora la detección de vulnerabilidades en la comunicación de redes embebidas.

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Una nueva arquitectura se centra en mejorar la seguridad de los dispositivos embebidos de gama media.

Explorando los desafíos y soluciones para implementar el aprendizaje federado en dispositivos IoT.

Un estudio sobre vulnerabilidades en el código de IoT que se encontró en línea resalta los riesgos de seguridad.

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Una mirada detallada a las fallas de seguridad en MQTT para dispositivos IoT.

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Un nuevo enfoque para manejar datos RDF de manera eficiente en dispositivos edge.

Un enfoque de seguridad para mitigar la interceptación en Sistemas Ciberfísicos.

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Fed-LSAE mejora la seguridad en el aprendizaje federado y combate los ataques de envenenamiento.

Un estudio sobre cómo mejorar la seguridad y el rendimiento en redes inalámbricas NOMA.

Este estudio examina métodos de comunicación segura en IIoT usando técnicas NOMA.

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Explorando el papel del aprendizaje profundo en la mejora del rendimiento de redes de relé.