Как современные методы глубокого обучения помогают в классификации аномальных сигналов в беспроводных сетях?

Методы глубокого обучения помогают в классификации аномальных сигналов в беспроводных сетях, позволяя системам радиомониторинга идентифицировать и классифицировать устройства по характеристикам радиоизлучения с высокой точностью. sss.psuti.ru

Некоторые преимущества использования таких методов:

• Возможность выявления новых аномалий, для которых не существует сигнатур. www.securitylab.ru Искусственный интеллект может изучить ожидаемое поведение и определять отклонения от него. www.securitylab.ru
• Повышение безопасности сетей. sss.psuti.ru С помощью методов глубокого обучения можно анализировать и учитывать параметры передаваемых сигналов, чтобы определить подлинность либо подделку радиоотпечатка. sss.psuti.ru
• Снижение количества ложных срабатываний. www.securitylab.ru Каждому обнаруженному событию присваивается оценка, и если она превышает заранее определённый порог, оно помечается как аномалия. www.securitylab.ru

Однако у таких методов есть и недостатки: они требуют больших вычислительных ресурсов из-за длительного времени обучения, тестирования и вывода моделей. www.researchgate.net