| 基于深度學習的物聯網入侵檢測系統綜述 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1766 K | |
| 標簽： 網絡安全 物聯網 入侵檢測 | |
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| 文檔介紹：物聯網中智能設備的互聯互通在推動社會進步的同時，也因設備異構性、協議多樣性和資源受限性導致安全威脅日益復雜化。傳統入侵檢測系統依賴特征匹配和規則定義，在面對新型攻擊和動態攻擊模式時表現出局限性。系統梳理了深度學習技術在物聯網入侵檢測系統中的應用進展，通過對比分析發現：基于深度學習的模型在檢測精度和實時性上優于傳統方法，在處理空間特征、捕捉時序依賴等方面表現突出；無監督學習和集成方法通過生成對抗樣本、融合多模型優勢，有效提升了小樣本場景下的檢測魯棒性；當前研究仍面臨數據標注成本高、邊緣計算資源受限、動態攻擊適應性不足等挑戰。總結探討了未來研究應聚焦輕量化、跨模態數據融合等方向，為構建高效、自適應的物聯網安全防護體系提供理論支撐。 | |
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