不确定性引导跨模态对齐用于物联网入侵检测

研究者提出一种可靠性引导的跨模态对齐规则，用归一化 VAE 后验方差在扩散训练前控制各模态的方向性影响，用于不平衡物联网入侵检测中的少数类攻击生成。 在 TON-IoT 数据集上，该方法在三种扩散变体中取得最高平均精确率、召回率、密度与覆盖率；仅增强训练集后，真实测试集上 ROC-AUC 达 0.9515、PR-AUC 0.8954、平衡准确率 0.8395、攻击类 F1 为 0.7940。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。