面向物联网的入侵检测技术研究新进展

作     者：冯光升 蒋舜鹏 胡先浪 马明宇 FENG Guangsheng;JIANG Shunpeng;HU Xianlang;MA Mingyu

作者机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000 

出 版 物：《信息网络安全》 (Netinfo Security)

年 卷 期：2024年第24卷第2期

页      面：167-178页

学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金 

主　　题：物联网 入侵检测 机器学习 深度学习 生成对抗网络 

摘      要：相较于传统入侵检测机制,智能化的入侵检测技术能够充分提取数据特征,具有更高的检测效率,但对数据样本标签的要求也更高。文章按数据样本标签从有监督和无监督角度对物联网入侵检测技术的最新进展进行综述。首先概述了基于签名的入侵检测方法,并基于有监督和无监督的分类分析了近期基于传统机器学习的入侵检测方法;然后分析了近期基于深度学习的入侵检测方法,分别对基于有监督、无监督、生成对抗网络和深度强化学习的入侵检测方法进行分析;最后分析总结了物联网入侵检测技术的研究挑战和未来的研究趋势。