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EVCS
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新的AutoML系统增强电动汽车充电网络安全
研究人员开发了一种新颖的多目标自动化机器学习（MOO-AutoML）系统，旨在增强电动汽车充电系统（EVCS）的入侵检测能力。该系统通过优化检测准确性、推理延迟和模型大小，解决了传统基于机器学习的入侵检测系统（IDS）的局限性。该框架采用轻量级训练策略和自动化特征选择，并利用NSGA-III算法来平衡这些目标，在基准数据集上展示了具有竞争力的性能。
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新的GDGU方法可实现AI模型的高效数据删除
研究人员开发了一种名为GDGU的新图遗忘方法，旨在无需完全重新训练即可从已训练模型中高效删除特定数据。该技术对于电动汽车充电网络尤其有用，因为隐私法规可能要求删除数据。GDGU使用梯度差异方法调整模型参数，其性能可与完全重新训练相媲美，但速度更快，内存需求更低。