结合自组织迁移 (CSOM) 和调和基于多代理马尔科夫学习 (RMML) 的机器人智能机制,用于智能城市安全

科学领域:

• 网络安全和网络工程 网络安全和网络工程
• 人工智能和机器学习
• 智慧城市技术 智慧城市技术

背景情况:

• 智能城市 - 物联网 (IoT) 网络面临着重大隐私和可信度挑战.
• 现有的网络安全的机器人智能和机器学习模型受到高复杂性,计算成本和效率降低的影响.
• 对于智能城市基础设施而言,需要先进,高效和易于理解的安全解决方案.

研究的目的:

• 开发和实施一种新的机器人情报安全模型,以加强对智能城市网络对网络威胁的保护.
• 通过提高时间复杂性,计算效率和检测精度来解决现有安全机制的局限性.
• 为确保智能城市物联网系统的安全,财产和隐私提供强大的框架.

主要方法:

• 量子化相同数据计算 (QIDI) 用于数据预处理和规范化.
• 结合自组织迁移 (CSOM) 优化算法用于特征选择和维度减少,增强分类器的准确性.
• 调和基于多代理马尔科夫学习 (RMML) 的分类算法,用于入侵预测和分类.

主要成果:

• 拟议的机器人情报框架显著提高了智能城市网络的整体攻击检测性能和效率.
• 该CSOM算法证明了提高学习速度,预测性能,以及优化功能集,用于高精度分类器培训和测试.
• 与使用各种网络威胁数据集的最新模型进行比较评估,验证了拟议方法的有效性.

结论:

• 这种新的机器人智能框架,集成QIDI,CSOM和RMML,为保护智能城市网络提供了卓越的解决方案.
• CSOM的独特特性,包括高度和快速处理,有助于该模型的增强检测能力.
• 这项研究提供了一种可扩展和有效的方法,以减轻智能城市环境中的现代网络威胁.