7、工业物联网智能安全：机器学习与深度学习的融合之路

工业物联网智能安全：机器学习与深度学习的融合之路

1. 机器学习在入侵检测中的应用：LightGBM算法

在网络安全领域，入侵检测是保障网络稳定运行的关键环节。为了解决传统入侵检测方法在效率和准确性上的问题，我们引入了LightGBM算法。

LightGBM是一种快速、分布式、高性能的基于决策树的梯度提升框架。它基于决策树算法，采用了最优的按叶子节点分割策略，与其他提升算法通常按深度或水平分割树的方式不同。这种按叶子节点分割的算法能比水平分割算法减少更多损失，从而在各种任务中获得更高的准确性。

以下是LightGBM算法的一些优势：
- 高效计算 ：相比传统机器学习算法，LightGBM具有更高的计算效率，支持分布式计算，并且封装了特征选择算法，无需额外的特征工程。
- 减少训练时间和通信成本 ：用于入侵检测时，能同时减少模型的训练时间和通信成本，有利于提高并行计算效率。
- 生成特征重要性排序 ：可以在不增加计算消耗的情况下生成特征重要性的排序结果，为后续工作提供帮助。

为了验证LightGBM的性能，我们进行了对比实验，使用了几种传统机器学习算法对网络流量数据进行二类分类实验，并使用准确率、精确率、召回率和F1这四个评估指标进行性能评估。实验结果表明，LightGBM的检测准确率高于其他传统机器学习算法，其低时间消耗和高检测准确率的特点满足了基于边缘的工业物联网（IIoT）对快速流量检测和高质量安全的要求。

算法