För att göra intrångsdetekteringen effektivare föreslås en metod för att upptäcka intrång i sakernas Internet (IoT) genom undertryckt fuzzy clustering-algoritm (SFC) och huvudkomponentanalysalgoritm (PCA). I denna metod klassificeras uppgifterna i högriskdata och i första hand i lågriskdata, som detekteras med hög frekvens respektive låg frekvens. Samtidigt utförs självjusteringen av detektionsfrekvensen enligt den dämpade luddiga klusteralgoritmen och huvudkomponentanalysalgoritmen. Slutligen analyseras de viktigaste faktorerna som påverkar algoritmen djupt genom simuleringsexperiment. Resultaten visar att denna metod, jämfört med traditionell metod, har bättre anpassningsförmåga.
I REF presenterade forskarna en IDS Internet of Things strategi genom att använda en undertryckt fuzzy klusterbaserad algoritm och PCA-system.
An intrusion detection method for internet of things based on suppressed fuzzy clustering
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}