| 基于深度学习的物联网入侵检测系统综述 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1766 K | |
| 標簽： 网络安全 物联网 入侵检测 | |
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| 文檔介紹：物联网中智能设备的互联互通在推动社会进步的同时，也因设备异构性、协议多样性和资源受限性导致安全威胁日益复杂化。传统入侵检测系统依赖特征匹配和规则定义，在面对新型攻击和动态攻击模式时表现出局限性。系统梳理了深度学习技术在物联网入侵检测系统中的应用进展，通过对比分析发现：基于深度学习的模型在检测精度和实时性上优于传统方法，在处理空间特征、捕捉时序依赖等方面表现突出；无监督学习和集成方法通过生成对抗样本、融合多模型优势，有效提升了小样本场景下的检测鲁棒性；当前研究仍面临数据标注成本高、边缘计算资源受限、动态攻击适应性不足等挑战。总结探讨了未来研究应聚焦轻量化、跨模态数据融合等方向，为构建高效、自适应的物联网安全防护体系提供理论支撑。 | |
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