AgriEdge

Edge-IIoTset基准测试中的缺陷已揭示，提出新的AgriEdge基准

一篇新研究论文指出了常用于工业物联网中基于机器学习的入侵检测的Edge-IIoTset基准测试中的一个重大缺陷。研究表明，数据集中预处理指令中的序列化伪影，特别是缺失协议字段的占位符拼写，使得标准分类器在不实际模拟网络行为的情况下就能达到近乎完美的准确率。研究人员提出了一个名为AgriEdge的修正基准，其中包含更全面的数据和设备，证明在没有该伪影的情况下，最强大的模型能达到约0.95的准确率，并且在感知/执行层发现了泛化边界。