FPGA上でのオンデバイス学習を用いた高スループットなネットワーク侵入検知システム｜慶應義塾大学の研究

IoTデバイス向けに、オンデバイス学習と軽量な分類器を用いて、高スループットかつオンラインでのモデル更新が可能なネットワーク侵入検知システムを提案した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2024年12月16日　IEEE International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC)
東海・関東の大学の著者	Man Wu（慶應義塾大学）、Masaaki Kondo（慶應義塾大学）
著者（全員）	Man Wu、Masaaki Kondo
被引用	5（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1109/mcsoc64144.2024.00076

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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