17、物联网入侵检测与5G网络Web服务性能综述

物联网入侵检测与5G网络Web服务性能综述

物联网入侵检测方法

物联网（IoT）在当今科技发展中扮演着重要角色，广泛应用于信息技术、医疗、通信、农业等多个领域。然而，这也使得系统更容易遭受攻击和安全漏洞，因此物联网环境下的入侵检测至关重要。

现有入侵检测方法

• 分布式雾计算方法 ：A. Durga Bhavani和N. Mangla提出的系统，将现有的集中式云智能检测攻击的方式分布到本地雾节点，以更快的速度检测物联网应用中的攻击。雾计算的分布式架构使分布式入侵检测机制具有可扩展性、灵活性和互操作性。但该方法只能检测从设备端到云端的攻击，无法检测来自互联网站点和其他设备端的攻击。
• 深度学习方法 ：有作者提出使用深度学习的混合卷积神经网络模型来检测物联网网络中的攻击，该方法适用于广泛的物联网应用，但无法进行攻击定位和预测。
• 机器学习算法研究 ：有作者对机器学习算法在无线传感器网络入侵检测系统设计中的作用进行了调查，主要从数据盗窃和泄露的角度进行研究。

现有方法的优缺点

参考文献	方法	优点	缺点
[3]	基于规则的异常检测系统	实时处理