15、物联网安全与智能农业应用的探索

物联网安全与智能农业应用的探索

1. 物联网安全现状与机器学习应用

在过去十年里，物联网（IoT）设备的应用在不同领域大幅增长，这得益于物联网能将多个应用领域的物体转化为互联网主机。然而，物联网安全漏洞也给用户的隐私和安全带来了威胁，因此物联网框架需要更强大的安全解决方案。

利用机器学习技术实现入侵检测系统（IDS）是保障物联网设备安全的重要方法之一。目前有众多基于机器学习的入侵检测方法应用于物联网网络和系统的 IDS 中。详细的物联网架构、各层的威胁分类以及设计挑战都备受关注。不同的研究工作总结了为物联网提出的入侵检测策略，特别是关于物联网框架中可用于 IDS 的机器学习算法，以及研究人员对这些算法的应用。同时，也有对可用于物联网安全相关研究的不同数据集的调查。

以下是一些常见的物联网安全相关研究方向：
- 网络攻击分析 ：如中间人攻击、拒绝服务攻击等，研究人员对这些攻击的原理、影响和防御方法进行了深入探讨。
- 入侵检测算法 ：包括基于异常的检测、基于规则的检测等，不同的算法适用于不同的场景。
- 数据集研究 ：为了评估和改进入侵检测系统，需要大量的数据集，如 IDS 2017 数据集、UNSW - NB15 数据集等。

下面用 mermaid 流程图展示物联网安全研究的大致流程：

graph LR
    A[物联网设备应用] --> B[安全漏洞威胁]
    B --> C[机器学习用于 IDS]
    C --