| 基于深度學習的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測系統(tǒng)綜述 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1766 K | |
| 標簽： 網(wǎng)絡安全 物聯(lián)網(wǎng) 入侵檢測 | |
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| 文檔介紹：物聯(lián)網(wǎng)中智能設備的互聯(lián)互通在推動社會進步的同時，也因設備異構性、協(xié)議多樣性和資源受限性導致安全威脅日益復雜化。傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)依賴特征匹配和規(guī)則定義，在面對新型攻擊和動態(tài)攻擊模式時表現(xiàn)出局限性。系統(tǒng)梳理了深度學習技術在物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測系統(tǒng)中的應用進展，通過對比分析發(fā)現(xiàn)：基于深度學習的模型在檢測精度和實時性上優(yōu)于傳統(tǒng)方法，在處理空間特征、捕捉時序依賴等方面表現(xiàn)突出；無監(jiān)督學習和集成方法通過生成對抗樣本、融合多模型優(yōu)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(shù)據(jù)標注成本高、邊緣計算資源受限、動態(tài)攻擊適應性不足等挑戰(zhàn)。總結探討了未來研究應聚焦輕量化、跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合等方向，為構建高效、自適應的物聯(lián)網(wǎng)安全防護體系提供理論支撐。 | |
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