超越检测:利用大型语言模型进行物联网网络中的网络攻击预测

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 ·

本文提出了一种CNN-LSTM混合模型,用于物联网恶意软件识别,准确率达到95.5%。研究表明,CNN算法有助于构建学习模型,而LSTM分类器在分类方面表现更准确。该模型的有效性通过与普遍技术的比较分析得到证明,突出了其提升物联网安全性的潜力。研究主张进一步探索支持向量机作为替代方案,强调了分布式检测策略的必要性,并强调了预测分析对于更强大的物联网安全性的重要性。该研究为制定更具韧性的物联网安全措施提供了平台。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
阅读原文