17、IoT安全问题及其防御方法与语义物联网助力工业4.0革命

IoT安全问题及其防御方法与语义物联网助力工业4.0革命

1. IoT安全问题与防御方法

1.1 信任与治理

在集中式物联网中,交互情况不确定,中央实体可以计算其他所有组件的整体可信度。若不同中央实体进行协作,会有信任数据的交换,有助于解决声誉值的波动问题。而分布式物联网架构在与数据提供者和服务提供者的交互中存在不确定性,使信任管理更复杂和具挑战性。

在购物镜头系统中建立用户管理的信任圈是一种有前景的方法。通过在信息流中添加可信元数据,系统可提升用户对物联网的信任。环境(如购物中心)中的图案(如二维码)可由用户定义的特定群体进行数字认证和拥有,该群体成员还能为默认标准模式添加评级。当用户信任某个群体时,可获取该模式的信息或其他用户的可信评级。

1.2 容错性

物联网是各种物理对象、传感器等的网络,存在物体损坏、停止工作或传输虚假、篡改数据的可能性。容错性是物联网的关键参数之一。

在集中式物联网架构中,由于中央实体能够访问数据流,容错任务相对简单。而在分布式物联网架构中,需要开发用于准确定位数据流的发现机制。这些方法的前景和差异增加了实施安全机制的复杂性。有一组理论平台用于物联网中的发现、服务发现和合成。当实体在本地组中聚合时,集群可包含不仅能推送本地对象信息,还能通过不同专用中间件提供支持的机制。此外,许多应用可从包括信任管理在内的传统安全措施提供的功能中受益。可开发一种考虑分布式物联网独特风险模式的新型检测系统,也可借鉴现有应用于类似情况(如智能电网)的分布式入侵检测系统的经验。

1.3 保障系统安全的方法

以下是保障物联网系统安全的各种方法:
| 方法 |

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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