11、利用机器学习最大化物联网攻击自动检测的网络安全策略

利用机器学习最大化物联网攻击自动检测的网络安全策略

1. 引言

随着计算机系统和互联网的发展，世界正经历着一场前所未有的数字革命。物联网的兴起带来了新的商业机遇，但同时也引发了严重的网络安全问题。物联网设备广泛连接和大量数据收集，使得其安全性成为一个令人担忧的问题。物联网存在诸多技术缺陷，涉及网络、互联网和应用层面，可能导致信息泄露、未经授权的远程控制等问题。

传统的网络安全反应式策略已无法适应新的攻击模式。虽然计算机系统可用于自动入侵检测，但由于概念上的不足，无法充分发挥机器学习的潜力。因此，需要一种新的网络安全策略，利用机器学习方法来构建和执行新的安全方案，以提高和最大化物联网中有害攻击和入侵的识别能力。

为了增强物联网的安全性，提出了具有模块化架构的网络安全模型，并利用自学习实现自动入侵检测。该方法的核心是将学习过程进行分析划分，创建逻辑模型和概念模型两个建模层。同时，将这些模型集成到Weka软件中，Weka是一套用于数据挖掘的机器学习算法集合，具备数据预处理、分类、分组、回归、关联规则探索和统计数据可视化等工具。

2. 相关工作

2.1 入侵检测系统的学习技术

在一些项目中，如为自闭症儿童提供教育机会的项目，会收集和使用监督、半监督和无监督学习技术来创建入侵检测系统。这些系统旨在评估长期性能，以识别未知的零日攻击。

2.2 云计算安全中的机器学习应用

机器学习技术也被用于云计算安全的研究，包括强化、半监督、监督和无监督模式，以解决云计算中的安全问题。

2.3 工业物联网的研究

针对工业物联网（I-IoT）的研究，主要解