29、机器学习在物联网中的应用及助听器声学反馈偏置分析

机器学习在物联网中的应用及助听器声学反馈偏置分析

1. 机器学习在物联网中的应用

1.1 入侵检测

在物联网环境中，入侵检测至关重要。有16个项目与入侵检测相关，包括P1、P3、P4等。直接入侵和缓解的物联网入侵检测管理（IOT IDM）系统能为物联网提供网络级保护。例如，按摩分散式Play station设备可根据已知攻击识别策略中的事物标记模型知识，为定制化的物联网IDM提供灵活性。

在入侵检测中，人工智能策略可用于提取和选择结构特征，从而准确识别中断和恶意软件攻击。还可利用SDN - IO和安全系统，借助软件定义网络（SDN）和充电器控制器来监控物联网。同时，在边缘使用人工智能（如异常外部支持向量），结合云和独立学习，对传感器识别的异常进行低跟踪数据分析。

此外，还会对多种人工智能模型（如独立学习和混合算法管理）进行性能分析，以完成入侵检测任务。美国政府问责局（GAO）也会评估利用人工智能模型通过观察临床设备的异常行为来确定针对性攻击的可能性。人工智能算法还能通过不同测试对科学策略进行分析，例如将DNS查询引入系统，以阻止极端DDoS软件网络（SDN）攻击，防止流量受到DDoS攻击。狄利克雷过程混合模型（DPMM）聚类的流量流也用于入侵检测。

以下是入侵检测相关项目的列表：
| 项目编号 |
| ---- |
| P1 |
| P3 |
| P4 |
| P5 |
| P6 |
| P9 |
| P10 |
| P11 |
| P12 |
| P15 |
| P17 |
| P19 |