22、物联网安全与Adobe Photoshop漏洞分析

物联网安全与Adobe Photoshop漏洞分析

物联网安全相关内容

物联网各层安全问题

物联网包含四层，各层都存在安全隐患。数据处理层面临中间人攻击、SQL注入攻击、云恶意软件注入、云泛洪攻击等。应用层位于中间件层之后，直接为用户提供服务，该层存在一些其他层没有的安全问题，常见的安全威胁或攻击类型有数据盗窃、访问控制攻击、服务中断攻击、恶意代码注入攻击、嗅探攻击和重编程攻击等。

深度学习分类器介绍

深度学习有三种学习模型，分别是监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习使用的训练数据是完全标记的；无监督学习的数据则完全未标记，通过架构额外提取信息；半监督学习是两者的结合，使用标记和未标记的数据混合，但在特征提取方面较为困难。深度学习架构分为判别式和生成式两类，监督学习可由判别式模型支持，无监督学习可由生成式模型支持。常见的深度学习模型如下：
1. 自编码器（AE） ：一种神经网络，以无监督方式学习编码。由输入层和输出层以及一到多个隐藏层组成，通常输入层和输出层数量相同，主要目的是将输入转换为输出，同时尽量减少输入的失真。
2. 循环神经网络（RNN） ：是前馈网络的改进，用于处理序列数据。“循环”意味着对序列中的每个元素执行相同任务，输出依赖于先前的计算。
3. 受限玻尔兹曼机（RBM） ：能解决其他深度学习方法难以解决的问题。由学习层和测试层组成，学习阶段使用大量输入输出数据生成RBM，学习将输入映射到输出的简单规则；测试阶段，根据学习阶段的规则为新输入获取所需输出。
4. 深