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Deep Learning Models for Cybersecurity in IoT Networks

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Meriem Naji
Hicham Zougagh
Erschienen in
Business Intelligence
Verlag
Springer Nature Switzerland

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Abstract

Das Kapitel geht auf die entscheidende Rolle der Cybersicherheit im Internet der Dinge (IoT) und die Herausforderungen ein, die sich aus der Vielfalt und Heterogenität der IoT-Geräte ergeben. Als fortschrittliche Lösungen zur Einbruchserkennung werden Deep-Learning-Modelle wie Long Short-Term Memory (LSTM), Autoencoders (AE) und Multilayer Perceptron (MLP) eingeführt. Die Studie nutzt den NSL-KDD-Datensatz, um die Leistung dieser Modelle bei der Erkennung verschiedener Arten von Netzwerkangriffen zu bewerten. Das Kapitel hebt die Effektivität von Deep-Learning-Techniken hervor, die traditionelle Methoden übertreffen, und liefert eine detaillierte Analyse der Genauigkeit, Präzision, Rückrufaktion und Formel-1-Werte der Modelle. Außerdem werden mögliche zukünftige Richtungen diskutiert, darunter die Erforschung anderer Methoden des tiefen Lernens, Echtzeiterkennungsmodelle und die Optimierung von Hyperparametern.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Deep Learning Models for Cybersecurity in IoT Networks
Verfasst von
Meriem Naji
Hicham Zougagh
Copyright-Jahr
2023
Buch
Business Intelligence

Print ISBN: 978-3-031-37871-3

Electronic ISBN: 978-3-031-37872-0

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-37872-0_3
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