Res-K2G-MAN: a residual knowledge graph attention framework for intrusion detection in online music education over public cloud networks
0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : ph, in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Res-K2G-MAN: a residual knowledge graph attention framework for intrusion detection in online music education over public cloud networks
- Date Crossref
- 25/10/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
Aklan State UniversityVel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala R&D Institute of Science and TechnologyChennai Mathematical Institute
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Network Security and Intrusion DetectionInternet Traffic Analysis and Secure E-votingNetwork Packet Processing and Optimization