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卷积4302023
15线程材料处理和特征化国际会议 |
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文章号 | 01152 | |
页数 | 16 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202343001152 | |
在线发布 | 2023年10月06日 |
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43001152 (2023)
IoT网络攻击重度分类
一号CSE数据科学系KG Reddy工程技术学院
2,3计算机科学工程系CMR技术校园,印度海得拉巴
4计算机科学工程系Keshav纪念技术学院,印度海得拉巴
5CSBS系副教授,GRIET,Bachupally,海得拉巴,Telangana
6Uttaranchal技术深入度,Uttaranchal大学,Dhradun,24807
*对应作者 :madhu0525@gmail.com
网络安全缺失是物联网实现的重大阻塞近代新攻击出现,利用IoT小技巧中的漏洞广度IoT也会提高网络攻击强度机器学习发现交通分类和入侵检测大有用显示方法可识别假通信 并识别IoT设备框架收集网络流特征实现这一点,它把网络大脑移到外围以发现机器学习算法中哪一种优于随机森林,使用机器学习方法,攻击可按潜在破坏排名测试后确定TABNET对网络强度分类最高精度(94.62%)(93.51%),CNN精度最低(93.51%)。
关键字 :IoT/攻击严重程度/网络安全/机器学习/分类
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