An Impact-Aware and Taxonomy-Driven Explainable Machine Learning Framework with Edge Computing for Security in Industrial IoT–Cyber Physical Systems

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32604/cmes.2025.070426
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The Industrial Internet of Things (IIoT), combined with the Cyber-Physical Systems (CPS), is transforming industrial automation but also poses great cybersecurity threats because of the complexity and connectivity of the syst... | Find, read and cite all the research you need on Tech Science Press