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基于内存增强自编码器的轻量级无人机网络异常检测模型
学术论文 | 更新时间:2024-06-12
    • 基于内存增强自编码器的轻量级无人机网络异常检测模型

    • Lightweight anomaly detection model for UAV networks based on memory-enhanced autoencoders

    • 在无人机网络领域,专家提出了一种轻量级在线异常检测模型,有效降低了能耗和对人工标注数据的依赖,为无人机网络安全提供了新方案。
    • 通信学报   2024年45卷第4期 页码:13-26
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2024011    

      中图分类号: TP309.1
    • 收稿日期:2023-07-05

      修回日期:2023-09-23

      纸质出版日期:2024-04-30

    移动端阅览

  • 胡天柱, 沈玉龙, 任保全, 等. 基于内存增强自编码器的轻量级无人机网络异常检测模型[J]. 通信学报, 2024,45(4):13-26. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024011.

    HU Tianzhu, SHEN Yulong, REN Baoquan, et al. Lightweight anomaly detection model for UAV networks based on memory-enhanced autoencoders[J]. Journal on communications, 2024, 45(4): 13-26. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2024011.

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