本文研究了使用机器学习分类算法以保证物联网 (IoT) 不受拒绝服务攻击 (DoS) 的前景。评估了流行数据集 CIDDS-001， UNSW-NB15 和 NSL-KDD 用于分类器的基准测试，并使用 Friedman 和 Nemenyi 测试来分析分类器之间的显着差异。最终提出了建议，以应用程序要求选择最佳分类器。

Feb, 2023

通过全面的研究和分析，本文旨在为人工智能在物联网快速发展的领域中保护 ML 模型和数据提供宝贵见解和实际解决方案。

Jan, 2024

我们的工作集中于创建分类模型，以数据集为基础，该数据集包含使用 MQTT 协议的 IoT 系统遭受攻击的帧，以提高入侵检测系统的性能。我们研究了集成方法和深度学习模型两种分类攻击的方法，并取得了非常令人满意的结果。

Feb, 2024

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

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

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

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

提出了一种 CNN-LSTM 混合模型，用于物联网恶意软件识别，并使用 K 折交叉验证评估了其性能，其准确率达到 95.5%，超越了现有方法。研究表明，CNN 算法有助于构建学习模型，而 LSTM 分类器在分类方面表现出了更高的准确性。与普遍技术的比较分析证明了所提模型的有效性，突出了其提升物联网安全性的潜力。该研究主张进一步探索支持向量机作为替代方案，强调了分布式检测策略的必要性，并强调了预测分析对于更强大的物联网安全性的重要性。该研究为在物联网生态系统中制定更具韧性的安全措施提供了平台。

Dec, 2023

提出了一种创新性的基于深度学习的卷积神经网络和长短期记忆网络的物联网环境入侵检测系统，在 CICIDS2017 数据集上实现了 99.52% 的准确率，具有实时处理能力、可扩展性和低虚警率，成功应用于当今的物联网网络，对自适应学习技术和跨领域适用性等相关领域的发展和性能进行了讨论，为显著提高网络安全性提供了强有力的解决方案。

Jun, 2024