物联网安全领域机器学习方法的研究与前景
发布时间：2023-02-22 14:50:09 所属栏目：安全 来源：
导读：物联网是指利用有线或无线通讯技术进行信息交流和互联和分布式网络嵌入式系统，或者也可以说成物理对象或事物的网络，具有不俗的计算、存储以及通信能力，通常用于嵌入电子设备（如传感器和执行器）、软件和网络连接
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物联网是指利用有线或无线通讯技术进行信息交流和互联和分布式网络嵌入式系统，或者也可以说成物理对象或事物的网络，具有不俗的计算、存储以及通信能力，通常用于嵌入电子设备（如传感器和执行器）、软件和网络连接，物联网能够使这些对象之间收集、处理和交换数据。物联网所衍生出的产品包括我们日常生活中常用的的智能家居设备，比如智能灯泡、智能适配器、智能电表，更复杂的设备如射频识别设备、心跳探测器等等。物联网的普及带来了新的挑战，比如这些设备的管理以及数据量、存储、通信、计算、安全和隐私等，而物联网技术商业化的基石是安全的保障以及消费者满意度。物联网设备产生的数据量是巨大的，大量的数据可以用于行为的预测和评估。此外，物联网生成的数据也为当前的数据处理技术创造了另一个方向。因此，为了利用物联网产生的数据价值，我们需要新的技术。在这种情况下，机器学习被认为是物联网设备中提供嵌入式计算最合适的计算方法之一，可以帮助机器和智能设备从生成的数据中推断出有价值的理论。机器学习已经被用于分类、回归和密度估计等任务，逐渐扩大到各个领域[1]。 安全和隐私是物联网服务应用商业实现的两个主要因素。当前的互联网是最容易受到网络攻击的场所之一，从简单的黑客攻击到企业层面的安全漏洞，这些漏洞对医疗保健和商业等不同行业都产生了巨大的影响，物联网设备及其操作环境的限制，给应用程序和设备的安全性带来了挑战。到目前为止，物联网领域的安全和隐私问题已经从通信安全、数据安全、隐私、架构安全、身份管理、恶意软件分析等不同的角度进行了广泛的研究[2]。 为了成功实现万物物联网，分析安全和隐私问题的根源至关重要。准确来说物联网这个术语已经被从现有技术中抛弃，因此我们有必要知道物联网的安全挑战是新的挑战还是从旧技术继承。费尔南德斯等人关注了物联网和传统设备所面临的安全问题的异同以及隐私问题，争论主要软件、硬件、网络和应用程序。传统IT领域的安全问题与物联网的安全问题之间有着基本的相似之处，然而，物联网关注的主要问题是资源限制，这降低了物联网中已有的复杂安全解决方案的适应性。此外，解决物联网的安全和隐私问题需要进行跨层设计以及优化算法，例如，由于计算能力上的限制，大大小小的物联网设备日后可能需要一套新型的通用优化加密和其他各式各样的算法来应对安全和隐私。 机器学习的传统方法被广泛用于物联网的各个方面（如应用程序、服务、架构、协议、数据聚合、资源分配、集群），以及安全性问题，但物联网是一种大规模部署、提倡智能、健壮和可靠的技术，ML和DL是物联网中很有前景的应用。此外，ML和DL应用在物联网中能够更好地利用所生成的数据，使物联网系统能够做出最正确的决策。考虑到我们在现实场景之间的实时交互以及智能设备和物理环境之间的实时交互，DL也可以用于物联网设备，用以执行复杂的传感和识别任务，以实现新的应用程序和服务。例如，dl可以帮助医疗保健专业人员监测血糖水平，并将其转化为数据，然后通过远程控制器进行分析。 （编辑：银川站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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