Deep Learning basierte Intrusion Detection Framework im industriellen IoT

Ein auf Deep Learning basierendes Intrusion Detection Framework im industriellen IoT ist ein hochentwickeltes System zum Schutz kritischer Infrastrukturen vor unbefugtem Zugriff und bösartigen Aktivitäten. Dieses Framework nutzt die Leistungsfähigkeit von Deep-Learning-Algorithmen und setzt fortschrittliche neuronale Netze ein, um riesige Datenmengen zu analysieren, die von industriellen Internet-of-Things-Geräten (IoT) gesammelt werden. Durch das Training der Deep-Learning-Modelle auf markierten Datensätzen, die aus normalen und anomalen Verhaltensmustern bestehen, kann das Framework verschiedene Arten von Eindringlingen in Echtzeit genau identifizieren und klassifizieren. Die Fähigkeit des Frameworks, sich anzupassen und aus sich entwickelnden Bedrohungen zu lernen, macht es zu einem wirksamen Verteidigungsmechanismus, der eine robuste Sicherheitsebene für industrielle IoT-Umgebungen bietet und die Integrität, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit wichtiger Anlagen und Systeme gewährleistet.

Autorentext
Dr. Raghavender K.V. erhielt 2020 den Doktortitel in Informatik und Ingenieurwesen von der Osmania University, Telangana, Indien. Er erhielt den B. Tech in Computer Science and Engineering im Jahr 2005 und den M Tech in Computer Science and Engineering im Jahr 2009, beide Abschlüsse von der Jawaharlal Nehru Technological University Telangana, Indien.