[논문리뷰] Cross-Domain Generalization Failure in Lightweight Intrusion Detection Models for IIoT Networks본 논문은 경량 IIoT IDS 모델들이 학습 데이터셋 내에서는 우수한 성능을 보이지만, 실제 배포 시 네트워크가 변경되면 성능이 급격히 저하되는 Cross-Domain Generalization 문제에 주목한다.#Review#Intrusion Detection#IIoT#Cross-Domain Generalization#Lightweight Models#Feature Reliance#Adversarial Robustness#Few-Shot Adaptation2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EdgeDetect: Importance-Aware Gradient Compression with Homomorphic Aggregation for Federated Intrusion Detection본 논문은 Gradient Smartification 기법을 제안하여 로컬 그래디언트를 이진 표현으로 압축함으로써 통신 페이로드 크기를 최대 32배까지 감소시켰습니다. 이 과정에서 중앙값 기반의 적응형 임계값을 적용하여 기존 signSGD 방식의 고정 임계값 문제(노이즈 발생 및 불안정성)를 해결했습니다.#Review#Federated Learning#Intrusion Detection#Gradient Compression#Homomorphic Encryption#6G-IoT#Median-Thresholding2026년 4월 19일댓글 수 로딩 중