14、基于深度学习的物联网入侵检测模型

基于深度学习的物联网入侵检测模型

1. 引言

随着物联网（IoT）技术的发展，越来越多的物理设备和传感器连接到互联网，形成了一个庞大的互联网络。这些设备不仅能够实时采集和传输数据，还能进行数据分析、报告和预测，极大地提高了日常生活和工业生产的效率。然而，物联网设备的全球连接性、短电池寿命、临时性和移动性等特点，也带来了诸多安全漏洞。网络入侵检测系统（NIDS）和防火墙等传统安全措施虽然能在一定程度上保障网络安全，但在面对复杂的物联网环境时显得力不从心。因此，开发一种轻量级、适应性强的入侵检测模型迫在眉睫。

2. 动机与贡献

传统的机器学习方法在处理物联网安全问题时存在不足，尤其是在内存和计算能力受限的情况下。物联网设备通常资源有限，难以运行复杂的机器学习算法。为此，研究人员开始探索深度学习技术，以期开发出更适合物联网环境的入侵检测模型。

2.1 动机

深度学习能够从大量数据中自动提取特征，并且在处理非线性问题上表现出色。相比于传统的机器学习方法，深度学习模型在准确性和泛化能力上有显著优势。然而，深度学习模型的训练时间和内存占用较大，这对于资源受限的物联网设备是一个挑战。因此，如何在保证模型性能的前提下，减少训练时间和内存占用，成为了一个重要的研究方向。

2.2 贡献

本文的主要贡献包括以下几点：

• 构建基于深度学习的入侵检测模型 ：提出了一种适用于物联网网络的深度学习入侵检测模型，能够在资源受限的环境下有效运行。
• 减少训练时间 ：通过增量主成分分析（IPCA）