Intelligente Erkennung: Maschinelles Lernen am Rand
TinyML-Modelle lernen Normalverhalten von Stromverbrauch, Temperatur oder Netzwerkverkehr. Wenn Muster abweichen, schlagen sie lokal Alarm. Durch quantisierte Modelle und effiziente Features passen selbst lernfähige Systeme in Mikrocontroller mit sehr begrenztem Speicher.
Intelligente Erkennung: Maschinelles Lernen am Rand
Föderiertes Lernen ermöglicht Trainingsfortschritt, ohne Rohdaten zu teilen. Nur Modellupdates wandern verschlüsselt zur Aggregation. Gepaart mit Differential Privacy bleibt Persönliches geschützt, während das kollektive Modell immer besser im Erkennen echter Bedrohungen wird.