计算机工程与应用››2021,第57卷››问题(4): 18-27.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2010-0457

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基于机器学习的物联网入侵检测系统综述

王振东,张林,李大海  

  1. 江西理工大学,江西 赣州 341000
  • 出版日期:2021-02-15 发布日期:2021-02-06

基于机器学习的物联网入侵检测系统综述

王振东、张琳、李大海  

  1. 江西科技大学,中国江西赣州341000
  • 在线:2021-02-15 出版:2021-02-06

摘要:

物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题,亟需建立完整且稳定的系统来确保物联网的安全,使得物联网对象间能够安全有效地通信,而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术。随着机器学习和深度学习技术的不断发展,研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统,对此类研究进行了综述。比较了现阶段物联网安全与传统的系统安全之间的不同;从检测技术、数据源、体系结构和工作方式等方面对入侵检测系统进行了详细分类;从数据集入手,对现阶段基于机器学习的物联网入侵检测系统进行了阐述;探讨了物联网安全的未来发展方向。

关键词: 网络安全, 物联网安全, 入侵检测, 机器学习, 深度学习

摘要:

物联网技术的使用在给人们生活带来便利的同时,也带来了许多安全问题。因此,应该建立一个完整而健壮的系统来保护物联网的安全,使物联网的对象能够安全有效地通信。检测系统已经成为保护物联网安全的关键技术。随着机器学习和深度学习的不断发展,研究人员设计了大量有效的入侵检测系统。本文对这些研究进行了综述。首先,比较了当前物联网安全与传统系统安全的差异。其次,从检测技术、数据源、体系结构和工作方法等方面对入侵检测系统进行了详细的分类。第三,从数据集出发,阐述了基于机器学习的物联网入侵检测系统的发展现状。最后,探讨了未来的发展方向。

关键词: 网络安全, 物联网安全, 入侵检测, 机器学习, 深度学习