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Machines: Problem Solving II01:30

Machines: Problem Solving II

617
Machines are complex structures consisting of movable, pin-connected multi-force members that work together to transmit forces. Consider a lifting tong carrying a 100 kg load. It comprises movable sections DAF and CBG linked together with member AB.
617
Machines: Problem Solving I01:22

Machines: Problem Solving I

653
A toggle clamp is a mechanical device commonly used for holding and clamping objects in various applications, such as woodworking, metalworking, and assembly operations. Consider a toggle clamp subjected to a force of 200 N at the handle. The vertical clamping force can be calculated, provided the dimensions of the toggle clamp are known.
The toggle clamp system is a machine structure consisting of movable, pin-connected multi-force members that form a stabilized system to transmit forces. The...
653
Steps in Outbreak Investigation01:18

Steps in Outbreak Investigation

462
In the ever-evolving field of public health, statistical analysis serves as a cornerstone for understanding and managing disease outbreaks. By leveraging various statistical tools, health professionals can predict potential outbreaks, analyze ongoing situations, and devise effective responses to mitigate impact. For that to happen, there are a few possible stages of the analysis:
462
Sequence Networks of Rotating Machines01:24

Sequence Networks of Rotating Machines

464
A Y-connected synchronous generator, grounded through a neutral impedance, is designed to produce balanced internal phase voltages with only positive-sequence components. The generator's sequence networks include a source voltage that is exclusively in the positive-sequence network. The sequence components of line-to-ground voltages at the generator terminals illustrate this configuration.
Zero-sequence current induces a voltage drop across the generator's neutral impedance and other...
464
Machines01:19

Machines

533
Machines are complex structures consisting of movable, pin-connected multi-force members that work together to transmit forces. One example of a machine is the cutting plier, which is used to cut wires by applying forces to its handles. When equal and opposite forces are exerted on the handles of the cutting plier, they cause the cutting edges to come together and apply equal and opposite reaction forces on the wire, which are greater than the applied forces.
A free-body diagram of the...
533

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  • 1COMSATS University Islamabad, G.T Road, Wah Cantt, Islamabad, Pakistan.

Scientific reports
|December 20, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta el aprendizaje automático en línea basado en enjambres (SIML) para mejorar la seguridad del Internet de las cosas (IoT) contra las ciberamenazas. SIML detecta eficazmente el malware, logrando una alta precisión y exactitud para un futuro digital más seguro.

Palabras clave:
aprendizaje activociberseguridadcomputación en nieblaInternet de las cosassistema de detección de intrusosenjambre basado en modelos de MLaprendizaje automático

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Published on: October 27, 2023

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Área de la Ciencia:

  • Ciberseguridad
  • Aprendizaje automático
  • Internet de las cosas (IoT)

Sus antecedentes:

  • El ecosistema del Internet de las cosas (IoT) se está expandiendo rápidamente, lo que aumenta la susceptibilidad a las ciberamenazas.
  • Las vulnerabilidades en los dispositivos IoT los convierten en objetivos principales para los actores maliciosos, lo que representa riesgos de seguridad significativos.
  • Los sistemas de detección de amenazas independientes existentes son inadecuados para proteger el complejo panorama de IoT.

Objetivo del estudio:

  • Presentar un enfoque innovador de aprendizaje automático en línea basado en enjambres (SIML) para mejorar la seguridad de IoT.
  • Desarrollar una solución de seguridad distribuida y de extremo a extremo para contrarrestar las amenazas emergentes de malware en entornos IoT.
  • Reducir el riesgo de que los dispositivos IoT sean explotados para lanzar ciberataques.

Principales métodos:

  • El enfoque propuesto de aprendizaje automático en línea basado en enjambres (SIML) aprovecha el procesamiento de datos coordinado de enjambres.
  • Se aplicó el algoritmo Gradient-Boosting Tree dentro del marco SIML para la detección de amenazas.
  • Se realizaron pruebas rigurosas utilizando los conjuntos de datos UNSW-NB15, BoT-Iot y Edge-IIoTset.

Principales resultados:

  • El enfoque SIML logró una tasa de precisión del 93,7% y una tasa de precisión del 95% en el conjunto de datos UNSW-NB15.
  • El algoritmo Gradient Boosting demostró un rendimiento superior en comparación con los métodos tradicionales en un entorno en línea.
  • El método mostró un rendimiento superior en los conjuntos de datos BoT-Iot y Edge-IIoTset, con una degradación menor a un mayor rendimiento.

Conclusiones:

  • SIML ofrece una solución robusta, distribuida y eficaz para proteger los entornos de Internet de las cosas contra las ciberamenazas.
  • El método propuesto mejora significativamente la seguridad de los dispositivos IoT, reduciendo su vulnerabilidad a la explotación.
  • Esta investigación contribuye a un futuro digital más seguro y resiliente a través de medidas avanzadas de seguridad IoT.