23、智能家居中的物联网、深度学习与网络安全综述

智能家居中的物联网、深度学习与网络安全综述

1. 引言

如今，物联网（IoT）和无线传感器网络（WSN）存在大量用例，如家庭自动化、环境辅助生活、电子健康和物流等。在某些用例中，希望敏感数据（如医疗信息或个人地址）仅对授权用户和数据处理单元通过互联网全球可访问。即使是看似不起眼的数据，如智能电表测量的能耗，也可能导致对用户隐私的潜在侵犯。

2. 物联网安全漏洞与需求

物联网虽然允许智能环境（如智能家居）中的设备和传感器相互通信并在平台之间共享信息，但已被证明容易受到安全漏洞的影响。因此，有必要开发能够检测异常并解决安全问题的解决方案。

3. 一种新的入侵检测框架

Gassais 等人（2020）提出了一种新的入侵检测框架，该框架结合了机器学习、用户空间和内核来检测智能设备中的入侵。下面详细介绍该框架：
- 基础设施安装 ：该框架安装了一个全新的基础设施，包括传感器、执行器和分析系统。
- 异常检测方式 ：运行跟踪器的智能设备和分析系统通过聚合收集的跟踪信息来检测异常。
- 警报触发机制 ：当检测到入侵时，框架会触发警报。
- 预防措施 ：它还可以进一步开发以关联跟踪信息并采取行动防止入侵。

该框架在许多算法上进行了测试，不同算法显示出不同的效率。特别是对于检测系统攻击，尤其是仅使用网络信息很难检测到的窃听攻击，该框架非常有用。

4. 智能家居系统中的学习方法

在智能家居系统中，最常