51、医疗物联网与恶意网站检测的前沿技术探索

医疗物联网与恶意网站检测的前沿技术探索

在当今数字化时代，医疗物联网（IoMT）和网络安全领域都面临着诸多挑战与机遇。一方面，医疗物联网为医疗保健带来了前所未有的便利，但也面临着安全和隐私问题；另一方面，恶意网站的泛滥对网络安全构成了严重威胁。本文将详细介绍基于雾计算的医疗物联网攻击检测系统以及基于CNN的恶意网站检测改进集成深度学习模型。

医疗物联网攻击检测系统

医疗物联网是物联网在医疗保健领域的应用，智能医疗设备让人们的生活更加简单和健康。然而，医疗物联网系统的安全和隐私问题仍然悬而未决。目前，机器学习和深度学习已被用于医疗物联网系统的入侵和网络攻击检测，但芯片和设备在存储模型和网络数据方面效率不高，基于云的系统存在集中化和检测延迟的问题。因此，需要新的网络攻击检测方法来克服这些限制。

雾计算与攻击检测

雾计算是为解决云的延迟、集中化和隐私问题而提出的新概念。在面向雾的物联网中，一些云计算任务将更靠近智能设备。雾节点可以作为缺乏安全功能的小型设备的第一道防线。目前，基于雾的攻击检测在医疗物联网系统中应用并不广泛，相关研究较少。

为了填补这一研究空白，研究人员提出了一种基于雾的攻击检测系统，采用增量集成学习方法。该系统具有两个优点：一是能准确及时地检测到网络攻击；二是系统轻量级，不占用过多资源。

数据集

研究使用了两个数据集：NSL - KDD和ToN - IoT。NSL - KDD是一个著名的基准数据集，最初为传统网络开发，有41个特征，训练和测试样本共148,517个，包含正常、拒绝服务（DoS）、探测、用户到根（u2r）和根到本地（r2l）等样本。ToN - IoT是一个新的网络攻击数