Smart defense based on explainable stacked machine learning architecture for securing internet of health things with K-means clustering
6.5
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-10-24 19:39
摘要：
本研究提出了一种基于堆叠机器学习架构的智能防御系统，旨在提高互联网健康物联网（IoHT）中的网络安全性。通过利用K均值聚类技术，研究展示了如何有效检测和分类多类网络攻击，实验结果表明该模型在多种攻击检测中达到了99.41%的准确率。研究强调了AI在医疗网络安全中的重要性，提供了一种创新的解决方案以应对IoHT环境中的网络安全挑战，具有重要的商业应用潜力。
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1.0
关键证据
提出的模型在多种攻击检测中达到了99.41%的准确率。
使用K均值聚类增强特征集，提高了模型的分类性能。
研究强调了AI在医疗网络安全中的应用潜力，具有显著的商业价值。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于堆叠机器学习架构的智能防御系统，旨在提高互联网健康物联网（IoHT）中的网络安全性。通过利用K均值聚类技术，研究展示了如何有效检测和分类多类网络攻击，实验结果表明该模型在多种攻击检测中达到了99.41%的准确率。研究强调了AI在医疗网络安全中的重要性，提供了一种创新的解决方案以应对IoHT环境中的网络安全挑战，具有重要的商业应用潜力。