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DNP3
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XAI框架通过自验证异常检测增强配电网网络安全
研究人员开发了一个名为ExCYDER的新型可解释AI（XAI）框架，以增强电网中分布式能源资源（DERs）的网络安全。该框架使用一种自验证机制，结合LightGBM和SHAP，以确保异常检测警报的可靠性和可解释性。实验表明，检测准确率超过98%，计算开销极小，提高了安全运营中心的运营信心。
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llmesh Digest 通过提示防火墙和物联网集成统一本地和云端 LLM
llmesh Digest 推出了一个 Python 框架，旨在统一使用本地和云端的大型语言模型 (LLM)。它为与 Ollama、OpenAI、Anthropic 等各种 LLM 提供商的交互提供了一致的接口，简化了在开发和生产中切换它们的过程。该框架还包含一个用于管理 LLM 输入的“提示防火墙”，一个用于性能增强的 Rust 扩展，以及与 Modbus 和 OPC-UA 等工业物联网协议集成的能力。