Jul, 2023

基于集成学习的物联网网络安全异常检测通过贝叶斯超参数敏感性分析

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TL;DR本文通过使用集成机器学习方法以实现 IoT 的异常检测，提出了一个统一的框架，利用贝叶斯超参数优化适应包含多个 IoT 传感器读数的网络环境，实验结果表明与传统方法相比具有高预测能力。
发现论文，激发创造
  • 基于集成分类器的工业物联网鲁棒性攻击检测方法

    本文旨在开发一种两阶段的异常检测模型，通过集成机器学习技术 - 支持向量机和朴素贝叶斯，使用集成混合技术进行预测，以及神经网络分类器和随机森林算法进行结果分类，提高工业物联网网络的可靠性。测试结果表明，该模型的准确性最高可达 99％，且优于传统的技术。

    Jan, 2021

  • 优化的集成模型以实现安全的工业物联网设备

    提出了一种基于贝叶斯优化 - 高斯过程（BO-GP）和集成树状学习模型的框架，以提高工业物联网环境中入侵和攻击检测的性能。实验结果显示，与标准树模型和集成树模型相比，该框架在检测精度、准确率和 F-score 方面有所提高。

    Jan, 2024

  • 对抗性环境下的网络安全异常检测

    本文旨在探讨在 IoBT 的环境下，通过成本效益较高的无监督学习和基于图的方法来检测入侵网络系统中的异常情况，同时采用集成方法进行监督学习的异常检测，研究结果表明，采用两级的监督堆叠集成方法能更好地识别出恶意活动。

    May, 2021

  • 基于机器学习的物联网应用入侵检测系统

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    Feb, 2023

  • 基于深度学习的物联网网络流量分析

    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

  • 基于集成学习的入侵检测系统保护雾计算物联网环境

    该论文提出利用 NSL-KDD 数据集，结合多个学习器构建集成学习器，提高入侵检测的准确度，在雾到终端架构中实施两个级别的分类，实现入侵检测与精确预防的目的，实验结果表明该 IDS 比其他最先进的方法在该数据集上更为有效。

    Jan, 2019

  • 增强物联网安全性：一种新颖的特征工程方法用于基于机器学习的入侵检测系统

    本文介绍了一种在边缘用户物联网环境下改进机器学习型入侵检测系统的方法，通过创建信息性特征来在成本和准确性之间实现平衡，并利用混合二进制量子启发式人工蜜蜂群算法和遗传规划算法来减少冗余特征。其中，NSL-KDD、UNSW-NB15 和 BoT-IoT 三个物联网入侵检测数据集被用于评估该方法。

    Apr, 2024

  • 基于机器学习的工业物联网网络漏洞分析

    本文介绍了利用机器学习技术进行工业物联网系统的安全性分析，漏洞评估和入侵检测，并在真实测试环境中验证了基于机器学习的异常检测系统在检测后门、命令注入和 SQL 注入攻击方面的有效性。

    Nov, 2019

  • 物联网设备入侵监测的智能机制

    本文提出结合联邦学习和多层感知器神经网络的基于主机的入侵检测系统，可高精度检测 IoT 设备的网络攻击并增强数据隐私保护。

    Jun, 2023

  • 分层边缘计算中的物联网数据自适应异常检测

    提出了一种基于层级边缘计算系统的自适应异常检测方法，使用三个不同复杂度的 DNN 模型分别对物联网设备、边缘服务器和云进行检测，并设计了一种基于上下文信息提取的自适应方案，以同时实现高检测准确性和低检测延迟。实验结果表明与数据离线到云端处理相比，能将检测延迟降低 84%，同时保持准确性。

    Jan, 2020