Nov, 2023

基于机器学习的物联网设备控制流数据的恶意软件检测

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TL;DR通过机器学习算法和逆向工程工具提供更好的安全性，研究文中探讨了控制流相关数据在恶意软件检测中的适用性，并提出了一个包含两个阶段的恶意软件检测方法。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 物联网网络中可扩展的实时恶意软件流量检测

    本论文介绍了利用机器学习算法对物联网恶意软件流量进行检测的方法，通过分布式系统如 Apache Kafka 和 Apache Spark，并加速模型推理速度的 Intel oneAPI 软件栈，达到实时监测的效果，同时在智慧社区和医疗机构抵御网络威胁方面起到了关键作用。

    Apr, 2023

  • 基于机器学习的物联网应用入侵检测系统

    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

  • 利用深度学习进行物联网设备识别

    本研究采用深度学习方法分析网络流量，通过网络流量载荷生成小图像的方式，实现对连接到网络上的各种 IoT 设备及未授权连接的设备进行自动识别，训练出的多分类器在公开数据集上精度超过 99%。

    Feb, 2020

  • N-BaIoT: 基于网络的物联网 Botnet 攻击检测方法，使用深度自编码器

    本文介绍了一种新的基于深层自编码器的网络异常检测方法来检测和区分源于受攻击的 IoT 设备的长短时间攻击，实验表明该方法能够准确且即时地检测到 Mirai 和 BASHLITE 这两种最为广泛的基于 IoT 设备的僵尸网络攻击。

    May, 2018

  • 物联网环境中基于机器学习的现代入侵检测系统的文献调查与评价

    在物联网领域，由于数据量和网络威胁等方面的增长，数据的机密性和隐私性已经成为安全研究的重要领域。针对物联网环境中的安全性问题，越来越多的安全专家对设计强大的入侵检测系统感兴趣，以作为传统安全方法的补充。本综述论文总结了应用于物联网入侵检测系统的最新基于机器学习的方法，并对这些系统进行了全面的批判性回顾，探讨了机器学习流程中的潜在风险、从机器学习角度面临的挑战，并对未来的研究范围和建议进行了讨论。

    Jun, 2023

  • 物联网数据分析的机器学习：一项调查

    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

  • 针对物联网系统的安卓恶意软件检测系统中的对抗性样本

    提出了一种基于遗传算法的测试框架，能够生成对物联网 Android 应用进行黑盒测试的适用于学习的 Android 恶意软件检测系统的有效对抗样本。

    Feb, 2019

  • 基于深度学习的物联网设备识别方法

    该研究应用深度学习来自动识别组织内允许接入的 IoT 设备，以增强网络安全。相较于现有的方法，该方法不需要对网络通讯进行复杂的特征工程，而是通过生成设备通讯负载的小图片来表征 IoT 设备的通信行为。该方法可适用于任何协议的 IoT 设备，及网络地址转换（NAT）启用的路由器。在公开数据集上进行的多种场景测试表明，该方法对已知和未知的 IoT 设备都可以达到 99% 以上的识别准确度。

    Mar, 2023