本文评估了处理物联网数据挑战的不同机器学习方法，以智能城市为主要案例。该研究的关键贡献是提供一个机器学习算法分类法，阐述如何应用不同技术从数据中提取高层次信息。此外，还讨论了机器学习在物联网数据分析中的潜力和挑战，并介绍了应用支持向量机（SVM）在奥尔胡斯智能城市交通数据上的案例。

Feb, 2018

本文介绍了物联网系统中的安全问题以及现有的安全方法不足的问题，提出了如何利用机器学习和深度学习方法改进物联网系统安全的方案，并综述了各种机器学习和深度学习方法在物联网安全中的优缺点以及未来的研究方向。

Jul, 2018

本文系统评估了物联网网络的安全需求、攻击向量和现有安全解决方案，探索了应用机器学习和深度学习技术来解决物联网网络不同安全问题的现有解决方案，并讨论了基于当前文献中现有解决方案的基础上，ML 和 DL 为基础的 IoT 安全的未来研究方向。

Mar, 2019

本研究比较分析了深度学习（DL）在处理物联网（IoT）任务中，如攻击分类和设备类型识别方面，如何超越机器学习（ML）的优点。通过训练和评估使用多个多样化的 IoT 相关数据集的 DL 模型，我们获得了有关这些模型在不同 IoT 配置下的适应性和实际性的宝贵见解。结果表明 DL 能够超越手动设计特征的限制，在攻击检测方面取得了优越的结果，并在设备类型识别方面达到了可比较的成果。此外，在实验中还出现了显著的特征提取时间差异：传统方法每个数据包需要约 29 毫秒，而 DL 只需 2.9 毫秒完成同样的任务。这个显著的时间差以及 DL 的卓越性能和手动设计特征的局限性，对物联网社区提出了强烈的行动呼吁。这促使我们从为每个数据集探索新的 IoT 特征转向解决将 DL 集成到 IoT 中的挑战，使其成为实际物联网场景的更有效解决方案。

Nov, 2023

网络流量分类是物联网中优化资源分配、增强安全措施和确保高效网络管理的关键问题。这篇综述论文通过系统分析和分类现有的深度学习方法，针对物联网环境中的网络流量分类问题，探讨了各种深度学习模型在处理物联网网络流量的独特挑战和限制方面的优缺点。通过这篇综述，我们旨在为研究人员和实践者提供有价值的见解，识别研究空白，并提供未来研究的方向，进一步提高基于深度学习的物联网网络流量分类的效果和效率。

Feb, 2024

使用深度学习算法和无监督学习技术来监测和检测 IoT 网络中的异常，并在 KDD Cup 99 数据集上实施了一个模型，实验结果展示了异常检测模型的出色性能，达到了超过 98% 的准确率。

Feb, 2024

本文研究了如何通过深度神经网络的测量压缩和推理，实现 IoT 数据通信的有效率，并在实验中取得了 96% 的数据传输量节省和 2.5% 推理准确度下降的成果。

Mar, 2020

本篇综述介绍了人工智能赋能物联网的全景，在云计算、雾计算和边缘计算三个方面，介绍了 AIoT 的体系结构，然后从感知、学习、推理和行为四个角度阐述了 AI 在物联网领域中的研究进展，最后概括了一些有前景的 AIoT 应用，并强调了 AIoT 面临的挑战和潜在的研究机会。

Nov, 2020

本文综述了机器学习在物联网无线通信中的应用，重点关注了它的特定网络层，包括物理层、数据链路层和网络层等，以及对硬件实现的探讨；同时提供了对物联网无线通信中的机器学习面临的挑战和问题的详细分析。

Jan, 2019

该论文介绍了边缘智能和智能边缘的应用场景，实现方法和相互融合的挑战和未来趋势。通过整合通信，网络和深度学习领域的信息，促进了边缘智能和智能边缘的融合。

Jul, 2019