15、物联网安全的监督式深度学习技术解析

物联网安全的监督式深度学习技术解析

1. 引言

在物联网安全领域，监督式深度学习发挥着至关重要的作用。其中，循环神经网络（RNN）及其改进模型，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及图神经网络（GNN），都为解决物联网安全问题提供了强大的工具。同时，各种用于训练和评估的数据集也为模型的开发和验证提供了基础。

2. 循环神经网络及其改进

2.1 RNN的局限性

RNN 的主要缺点是其记忆无法长时间保留历史信息。当输入序列变长时，由于梯度消失问题，RNN 无法在其隐藏状态中完全保留信息，导致预测不准确。例如，对于长句子“Mohammed resided in Spain for 20 years. He likes playing football. He is a big - fan of Cristiano Ronaldo. He is fluent in ____.”，RNN 难以根据前面的信息准确预测空白处为“Spanish”。

2.2 LSTM 网络

2.2.1 LSTM 架构

LSTM 通过引入门控机制解决了 RNN 的梯度消失问题。它将隐藏状态分为细胞状态（cell state）和隐藏状态（hidden state）。细胞状态用于保存序列信息，隐藏状态用于计算输出估计。为了管理细胞状态，LSTM 引入了三个门：
- 遗忘门（Forget gate） ：负责确定从细胞状态中消除的信息。其操作由 sigmoid 激活函数控制，公式为：
[f \langle t\rangle= \sigma(W_f^{hh