och har väckt stort intresse för många industrisektorer, bland annat medicinska områden, logistikspårning, smarta städer och bilar. Men som ett paradigm, är det mottagligt för en rad betydande intrång hot. Detta dokument presenterar en hotanalys av sakernas internet och använder en Artificial Neural Network (ANN) för att bekämpa dessa hot. En multi-level perceptron, en typ av övervakad ANN, utbildas med hjälp av Internet paket spår, sedan bedöms på sin förmåga att förhindra Distributed Denial of Service (DDoS/DoS) attacker. Detta dokument fokuserar på klassificering av normala mönster och hotmönster på ett IoT-nätverk. ANN-förfarandet valideras mot ett simulerat IoT-nätverk. De experimentella resultaten visar 99,4% noggrannhet och kan framgångsrikt upptäcka olika DDoS/DoS attacker.
I REF används ett neuralt nätverk för att upptäcka DOS attacker i ett simulerat IoT-nätverk, som rapporterar en noggrannhet på 99,4%.
Threat analysis of IoT networks Using Artificial Neural Network Intrusion Detection System
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}