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HistGradientBoosting
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新型“ConformalShift”攻击利用心电图监测中的事件重排
研究人员开发了一种名为ConformalShift的新型攻击，该攻击可以通过重排事件来操纵自适应心电图（ECG）监测系统。该攻击针对这些系统的反馈时序，有可能在不改变心电图波形或标签本身的情况下抑制关键的心跳类别。在MIT-BIH确认记录上的实验表明，ConformalShift可以抑制诸如Extra Trees和HistGradientBoosting等常用分类器的大量合格目标，其抑制率远超随机调度。研究结果突显了自适应医疗监测中存…
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AI通过SMOTE过采样改进物联网入侵检测
研究人员开发了一种新方法，通过解决数据集中类别不平衡问题来改进物联网网络中的入侵检测。他们应用了合成少数类过采样技术（SMOTE）来平衡数据，实现了1.1的不平衡比。这种方法显著提高了对少数类攻击的检测能力，特别是对组合感染的攻击，这通过宏F1分数和混淆矩阵得以体现。Random Forest模型实现了0.9989的微平均F1分数和0.9794的宏F1分数，优于先前的方法。