PSO-DT based BagDT: a robust lightweight ensemble framework for efficient feature selection and DDoS attack detection in IoT environment
5.5
来源：
Nature
关键字：
spiking neural networks
发布时间：
2025-10-16 23:58
摘要：
本研究开发了一种基于PSO-DT的BagDT集成框架，用于在物联网环境中高效检测DDoS攻击。该框架通过粒子群优化算法进行特征选择，显著降低了模型复杂性和计算成本，最终实现了99.96%的高准确率。研究表明，该模型在处理IoT设备的网络安全问题时具有良好的实时性和可扩展性，适合在资源受限的环境中部署。
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关键证据
PSO-DT模型在DDoS攻击检测中达到了99.96%的准确率。
提出的框架在处理IoT环境中的DDoS攻击时表现出色。
研究强调了模型的轻量级和部署准备性，适合资源受限的边缘设备。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种基于PSO-DT的BagDT集成框架，用于在物联网环境中高效检测DDoS攻击。该框架通过粒子群优化算法进行特征选择，显著降低了模型复杂性和计算成本，最终实现了99.96%的高准确率。研究表明，该模型在处理IoT设备的网络安全问题时具有良好的实时性和可扩展性，适合在资源受限的环境中部署。