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
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对物联网设备面临的网络攻击问题，提出了一种前瞻性的方法，旨在在攻击造成损害前预测并缓解恶意活动。结合大型语言模型与长短期记忆网络的创新框架显著提高了预测能力，达到98%的整体准确率，为物联网网络安全提供了强有力的解决方案。
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。
