Améliorer la sécurité dans l'IoT grâce à des dialectes innovants du protocole CoAP.
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La science de pointe expliquée simplement
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Cet article présente un système d'horloge logique fiable pour gérer les événements dans des réseaux distribués.
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Arma propose une solution évolutive pour un traitement fiable des transactions dans des réseaux distribués.
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Explorer le rôle des GNN dans la croissance des technologies IoT.
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Cette étude développe des algorithmes pour améliorer la résistance des systèmes distribués aux appareils défaillants.
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Une nouvelle méthode améliore la vérification du plan de données pour les grands réseaux en utilisant des slices.
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Les agents améliorent les prédictions ensemble tout en respectant la vie privée et les limitations.
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ECHO améliore la classification du trafic réseau grâce à des techniques d'apprentissage machine.
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Apprends comment les rollups optimistes améliorent la vitesse et l'efficacité des blockchains.
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Un nouveau design combine la distribution de clés quantiques avec Tor pour améliorer la vie privée en ligne.
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Aegis lance des chaînes d'expansion pour des capacités blockchain améliorées et plus de sécurité.
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Explorer le rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans l'avancement des communications sans fil.
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Une méthode pour améliorer la détection d'intrusions dans le réseau en s'attaquant au déséquilibre des classes.
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Un modèle complet vise à améliorer la sécurité et la fiabilité dans les environnements 5G-MEC.
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Examiner comment les techniques de routage influencent les expériences de censure dans le monde entier.
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Présentation de QSketch et QSketch-Dyn pour une analyse rapide et efficace en mémoire des flux de données.
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Cet article présente un nouveau IDS basé sur DNN dans des réseaux programmables.
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Examiner comment les automates de seuil améliorent la vérification des algorithmes distribués.
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Nouveau cadre améliore la détection des motifs inhabituels dans les graphiques.
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Cette recherche examine l'efficacité de Random Forest pour détecter des anomalies dans les réseaux.
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Un nouveau modèle améliore la détection en temps réel des cyberattaques sur les réseaux blockchain.
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Cette étude examine comment la disposition du réseau affecte l'apprentissage fédéré décentralisé en présence de menaces byzantines.
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Une nouvelle approche pour améliorer la détection d'intrusions en utilisant le machine learning.
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De nouvelles méthodes visent à sécuriser les modèles d'apprentissage automatique contre les menaces de porte dérobée.
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Lutter contre la contamination des données pour de meilleures cyber-sécurités et systèmes de détection d'anomalies.
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Un aperçu de l'attestation à distance collective et de son impact sur la sécurité des appareils IoT.
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Cet article examine comment la préparation des données influence l'apprentissage automatique en cybersécurité.
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Ce document examine des procédures de sortie efficaces pour les stakers Ethereum dans un système de Proof-of-Stake.
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De nouveaux protocoles visent à gérer le partage des ressources quantiques dans les réseaux de communication émergents.
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Un nouveau cadre vise à identifier les incohérences dans les protocoles de réseau cellulaire.
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De nouvelles méthodes utilisant des modèles de diffusion améliorent la cybersécurité contre les exemples adverses.
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Présentation d'un modèle hybride pour une détection d'intrusion IoT efficace.
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Les attaques sur Active Directory représentent de sérieux risques. Apprends comment détecter et réagir.
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Cet article examine comment les attaques de engagement menacent les récompenses des validateurs d'Ethereum.
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Une nouvelle méthode pour générer des clés sécurisées entre les appareils dans les réseaux sans fil.
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Un aperçu de l'Analyse de Données Symboliques et de son utilisation dans différents domaines.
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Le CF-mMIMO propose une nouvelle approche pour la surveillance sans fil sécurisée.
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Un nouvel algorithme améliore le partage de données et l'efficacité de l'apprentissage machine en utilisant des ensembles de données synthétiques.
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Explorer la fiabilité dans la communication à travers les AV-MACs.
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