Các Giáo sư trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) tại Đại học Nam Úc (UniSA) và Đại học Charles Sturt đã phát triển một thuật toán để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công xen giữa (Man in the Middle - MitM) nhằm vào robot quân sự không người lái.

CSKH-02.2020. Abstract—This paper proposes and develops a web attack detection model that combines a clustering algorithm and a multi-branch convolutional neural network (CNN). The original feature set was clustered into clusters of similar features. Each cluster of similar features was generalized in a convolutional structure of a branch of the CNN. The component feature vectors are assembled into a synthetic feature vector and included in a fully connected layer for classification. Using K-fold cross-validation, the accuracy of the proposed method 98.8%, F1-score is 98.9% and the improvement rate of accuracy is 1.479%.