Cadre de détection d'intrusion basé sur l'apprentissage profond dans l'IdO industriel

Un cadre de détection des intrusions basé sur l'apprentissage profond dans l'IoT industriel est un système sophistiqué conçu pour protéger les infrastructures critiques contre les accès non autorisés et les activités malveillantes. Tirant parti de la puissance des algorithmes d'apprentissage profond, ce cadre utilise des réseaux neuronaux avancés pour analyser de vastes quantités de données collectées à partir de dispositifs de l'Internet industriel des objets (IoT). En entraînant les modèles d'apprentissage profond sur des ensembles de données étiquetés composés de modèles de comportement normaux et anormaux, le cadre peut identifier et classer avec précision divers types d'intrusions en temps réel. La capacité du cadre à s'adapter et à apprendre de l'évolution des menaces en fait un mécanisme de défense efficace, fournissant une couche de sécurité robuste pour les environnements IoT industriels, garantissant l'intégrité, la disponibilité et la confidentialité des actifs et des systèmes critiques.

Autorentext

Dr. Raghavender K.V. Recebeu o doutoramento em Ciências e Engenharia Informáticas em 2020 pela Universidade de Osmania, Telangana, Índia. Recebeu o B. Tech em Ciência e Engenharia Informática em 2005, e recebeu o M Tech em Ciência e Engenharia Informática em 2009, ambos os graus da Universidade Tecnológica Jawaharlal Nehru Telangana, Índia

Klappentext

Un cadre de détection des intrusions basé sur l'apprentissage profond dans l'IoT industriel est un système sophistiqué conçu pour protéger les infrastructures critiques contre les accès non autorisés et les activités malveillantes. Tirant parti de la puissance des algorithmes d'apprentissage profond, ce cadre utilise des réseaux neuronaux avancés pour analyser de vastes quantités de données collectées à partir de dispositifs de l'Internet industriel des objets (IoT). En entraînant les modèles d'apprentissage profond sur des ensembles de données étiquetés composés de modèles de comportement normaux et anormaux, le cadre peut identifier et classer avec précision divers types d'intrusions en temps réel. La capacité du cadre à s'adapter et à apprendre de l'évolution des menaces en fait un mécanisme de défense efficace, fournissant une couche de sécurité robuste pour les environnements IoT industriels, garantissant l'intégrité, la disponibilité et la confidentialité des actifs et des systèmes critiques.