Abstract-Internet of Things (IoT) håller på att bli verkligt allmänt förekommande i vår vardag, men det står också inför unika säkerhetsutmaningar. Inkrementell upptäckt är avgörande för säkerheten och säkerheten i ett trådlöst IoT-nätverk. I detta dokument diskuteras den aktiva inlärningsmetoden för människa i kretsloppet för trådlös intrångsdetektering. Vi presenterar först de grundläggande utmaningarna mot utformningen av ett framgångsrikt Intrusion Detection System (IDS) för trådlöst IoT-nätverk. Vi går sedan kort igenom de grundläggande begreppen för aktivt lärande och föreslår dess sysselsättning i de olika tillämpningarna av trådlös intrångsdetektering. Experimentellt exempel presenteras också för att visa den betydande prestandaförbättringen av den aktiva inlärningsmetoden jämfört med traditionell övervakad inlärningsmetod. Medan maskininlärning tekniker har använts i stor utsträckning för intrång upptäckt, tillämpningen av människa-in-the-loop maskininlärning som utnyttjar både maskin och mänsklig intelligens till intrång upptäckt av IoT är fortfarande i sin linda. Vi hoppas att denna artikel kan hjälpa läsarna att förstå nyckelbegreppen aktivt lärande och stimulera ytterligare forskning inom detta område. Index Villkor-Internet av saker, intrångsdetektering, aktivt lärande, människa-in-the-loop maskininlärning
Yang m.fl. i REF, undersöka den aktiva inlärningsmetoden för intrång upptäckt av trådlösa IoT-enheter nätverk.
Active Learning for Wireless IoT Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Wireless Communications, 25 (2018) 19-25', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}