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首页> Scientific reports> End-to-end deep learning for smart maritime threat detection: an AE-CNN-LSTM-based approach.

End-to-end deep learning for smart maritime threat detection: an AE-CNN-LSTM-based approach.

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第一作者： R,Anuja
第一单位： Department of Computer Science and Engineering (AI & ML), Rohini College of Engineering and Technology, Anjugramam, Tamil Nadu, India. anuja.cse@rcet.org.in.
作者： R,Anuja [1] ; J,Annrose [2]
作者单位： Department of Computer Science and Engineering (AI & ML), Rohini College of Engineering and Technology, Anjugramam, Tamil Nadu, India. anuja.cse@rcet.org.in. [1] Information Technology, St. Xaviers Catholic College of Engineering, Nagercoil, Tamil Nadu, India. [2]
关键词 Autoencoder (AE) modelsConvolutional neural networks (CNNs)Deep learning techniquesIoT-based intrusion detection systemsLong short-term memory (LSTM) networksMaritime cybersecurity
DOI 10.1038/s41598-025-19450-4
PMID 41107263
发布时间 2025-10-20
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2025年15卷1期

36316页

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