Sakernas Internet (IoT) som integrerar en mängd olika enheter i nätverk för att tillhandahålla avancerade och intelligenta tjänster måste skydda användarnas integritet och ta itu med attacker som spoofing attacker, överbelastningsattacker, störning och tjuvlyssnande. I den här artikeln undersöker vi attackmodellen för IoT-system, och granska IoT säkerhetslösningar baserade på maskininlärning tekniker inklusive övervakad lärande, oövervakat lärande och förstärka lärande. Vi fokuserar på maskininlärning baserad IoT-autentisering, åtkomstkontroll, säker avlastning och malware upptäckt system för att skydda dataintegritet. I den här artikeln diskuterar vi de utmaningar som behöver åtgärdas för att genomföra dessa maskininlärningsbaserade säkerhetssystem i praktiska IoT-system.
Xiao m.fl. Ref beaktade kortfattat ML-metoderna för att skydda dataintegritet och datasäkerhet i IoT-sammanhang.
IoT Security Techniques Based on Machine Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}