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Migliorare la sicurezza nell'IoT attraverso dialetti innovativi del protocollo CoAP.

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Arma offre una soluzione scalabile per un'elaborazione delle transazioni affidabile nei network distribuiti.

Esplorare il ruolo delle GNN nel crescita delle tecnologie IoT.

Questo studio sviluppa algoritmi per migliorare la resistenza dei sistemi distribuiti ai dispositivi difettosi.

Un nuovo metodo migliora la verifica del piano dati per grandi reti usando slice.

Gli agenti migliorano le previsioni insieme rispettando la privacy e i limiti.

ECHO migliora la classificazione del traffico di rete grazie a tecniche di machine learning.

Scopri come gli optimistic rollup migliorano la velocità e l'efficienza della blockchain.

Un nuovo design combina la distribuzione di chiavi quantistiche con Tor per una migliore privacy online.

Aegis presenta le catene di espansione per migliorare le capacità e la sicurezza della blockchain.

Esplorare il ruolo dell'apprendimento auto-supervisionato nel migliorare le comunicazioni wireless.

Un metodo per migliorare il rilevamento delle intrusioni nella rete affrontando il problema dello sbilanciamento delle classi.

Un modello completo mira a migliorare la sicurezza e l'affidabilità negli ambienti 5G-MEC.

Esaminare come le tecniche di instradamento influenzano le esperienze di censura in tutto il mondo.

Introduzione di QSketch e QSketch-Dyn per un'analisi dei flussi di dati veloce ed efficiente in termini di memoria.

Questo documento presenta un nuovo IDS basato su DNN in reti programmabili.

Esaminare come gli automi a soglia migliorano la verifica degli algoritmi distribuiti.

Nuovo framework migliora il rilevamento di schemi strani nei grafici.

Questa ricerca esamina l'efficacia del Random Forest nel rilevare anomalie di rete.

Un nuovo modello migliora il rilevamento in tempo reale degli attacchi informatici sulle reti blockchain.

Questo studio esamina come la disposizione della rete influisce sull'apprendimento federato decentralizzato in mezzo a minacce bizantine.

Un nuovo modo per migliorare il rilevamento delle intrusioni usando il machine learning.

Nuovi metodi puntano a proteggere i modelli di apprendimento automatico dalle minacce di backdoor.

Affrontare la contaminazione dei dati per migliorare la cybersecurity e i sistemi di rilevamento delle anomalie.

Uno sguardo all'attestazione remota collettiva e al suo impatto sulla sicurezza dei dispositivi IoT.

Questo articolo esamina come la preparazione dei dati influisca sul machine learning nella cybersecurity.

Questo documento esamina le procedure di uscita efficaci per i validatori di Ethereum in un sistema Proof-of-Stake.

I nuovi protocolli puntano a gestire la condivisione delle risorse quantistiche nelle reti di comunicazione emergenti.

Un nuovo framework punta a identificare le incoerenze nei protocolli delle reti cellulari.

Nuovi metodi basati su modelli di diffusione migliorano la cybersecurity contro esempi avversariali.

Introducendo un modello ibrido per un rilevamento efficace delle intrusioni IoT.

Gli attacchi a Active Directory rappresentano rischi seri. Scopri come rilevare e rispondere.

Questo articolo esplora come gli attacchi di impegno minacciano i premi dei validatori di Ethereum.

Un nuovo metodo per la generazione sicura di chiavi tra dispositivi in reti wireless.

Uno sguardo all'Analisi dei Dati Simbolici e al suo utilizzo in vari settori.

Esplorando il potenziale e i rischi del restaking nei sistemi blockchain.

Il CF-mMIMO offre un nuovo approccio per il monitoraggio wireless sicuro.

Un nuovo algoritmo migliora la condivisione dei dati e l'efficienza del machine learning usando set di dati sintetici.

Esplorare l'affidabilità nella comunicazione attraverso gli AV-MAC.