基于深度学习网络的物联网非法入侵识别研究

• 作者: 张娅
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 深度学习网络 物联网案例 非法入侵 行为识别 特征向量
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了获得理想的物联网非法入侵自动识别结果,提出基于深度学习网络的物联网非法入侵自动识别方法.首先采用物联网非法入侵的数据,并从中提取数据的异常入侵行为特征,然后将特征作为深度学习网络的输入,物联网非法入侵类型为作为输出,通过深度学习网络的训练建立物联网非法入侵识别分类器,最后与其它方法进行了物联网非法入侵识别仿真实验,结果表明,深度学习网络获得了高精度的物联网入侵行为识别结果,能够有效保证物联网安全,具有一定的实际应用价值.

作者信息

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1	张娅		3	0	0.0	0.0