Q1 2026

FIRE-G: Bidirectional flow interaction-based recognition of encrypted malicious IoT traffic via graph neural networks

Kang Liu · Lian Liu · Xinyu Li · Zhihao Xv
10.1007/s44443-026-00840-1 405 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
405
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Kang, L., Lian, L., Xinyu, L., Zhihao, X. (2026). FIRE-G: Bidirectional flow interaction-based recognition of encrypted malicious IoT traffic via graph neural networks. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. https://doi.org/10.1007/s44443-026-00840-1
أبحاث ذات صلة
A lightweight model for indoor object detection in unstructured scenes based on joint attention and …
Zhizhong Xing; Leping Li; Ying Yang; Wei Zhou; Guolan Ma; Shaochun Chen; Lechun · 2026
13
استشهاد
460
DDM-YOLO: A lightweight oriented detection model for mature daylily fruits in complex environments
Minqiu Kuang; Xuejie Zou; Fangping Xie; Xiaojian Li; Shang Chen; Dawei Liu; Yuxu · 2026
8
استشهاد
460
Information guided Levy flight for robot search in unknown environments
Weitao Zhao; Zati Hakim Azizul; Xin Lyu; Weijie Kuang · 2026
4
استشهاد
435
3
استشهاد
536
Bridging the gap: A comprehensive survey on AI-driven digital twin networks for future wireless syst…
Yousef Sanjalawe; Salam Fraihat; Salam Al-E’mari; Sharif Naser Makhadmeh · 2026
3
استشهاد
446
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1319-1578
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Computer Science & AI
الناشر Elsevier / King Saud University
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 06 Jul 2026