abraham的博客

医疗物联网（IoMT）是物联网（IoT）的一种应用，正在以有效的方式解决传统医疗保健系统的无数限制，例如患者护理质量、医疗成本、医务人员短缺和医疗供应不足等。使用 IoMT 系统可以带来无与伦比的好处，可以提高治疗的质量和效率，从而改善患者的健康。然而，2018 年针对印第安纳州医院系统的勒索软件网络攻击暴露了 IoMT 环境中的关键故障。网络攻击的严重性和频率正在以惊人的速度扩大。受上述挑战的启发，我们提出了一种用于 IoMT 网络的集成学习和雾云架构驱动的网络攻击检测框架。集成设计结合了决策树、朴素贝叶

入侵检测系统( IDS )在计算机网络中起着保护计算资源和数据免受外部攻击的重要作用。最近的IDS面临挑战，提高IDS的灵活性和效率，以应对意想不到的和不可预测的攻击。深度神经网络( Deep Neural Network，DNN )作为一种机器学习技术，被普遍认为可以为复杂系统提取特征并进行学习。在本文中，我们提出了一种使用一维卷积神经网络( 1DCNN )开发高效灵活的IDS的深度学习方法。二维卷积神经网络方法在计算机视觉领域的图像目标检测中表现出了卓越的性能。同时，1D - CNN可用于时间序列数据的