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Die Entwicklung der Informationstechnologien leistet einen wichtigen Beitrag zu verschiedenen Aspekten unseres Lebens. Sie bringt verschiedene Innovationen zusammen, je nachdem, wie schnell die Technologie wächst. Das Internet der Dinge (IoT) gehört zu den beliebtesten und am schnellsten wachsenden Technologien der letzten Jahre. Adressierbare IoT-Geräte erzeugen und nutzen über das Internet umfangreiche Daten. Aufgrund der Zunahme des Datenverkehrs nehmen auch die Angriffe in IoT-Netzwerken deutlich zu.Das vorliegende Buch erhöht die Sicherheit in der IoT-Kommunikation, indem es binäre und…mehr

Produktbeschreibung
Die Entwicklung der Informationstechnologien leistet einen wichtigen Beitrag zu verschiedenen Aspekten unseres Lebens. Sie bringt verschiedene Innovationen zusammen, je nachdem, wie schnell die Technologie wächst. Das Internet der Dinge (IoT) gehört zu den beliebtesten und am schnellsten wachsenden Technologien der letzten Jahre. Adressierbare IoT-Geräte erzeugen und nutzen über das Internet umfangreiche Daten. Aufgrund der Zunahme des Datenverkehrs nehmen auch die Angriffe in IoT-Netzwerken deutlich zu.Das vorliegende Buch erhöht die Sicherheit in der IoT-Kommunikation, indem es binäre und Multi-Label-Klassifizierungsmethoden zur Erkennung von Angriffen in IoT-Netzwerken bereitstellt. Ein neues Hybrid-Deep-Learning-Modell wurde für die Erkennung von Angriffen entwickelt. Die erfolgreiche Leistung des von uns vorgeschlagenen Modells beweist, dass hybride Deep-Learning-Methoden eine innovative und effiziente Perspektive für IoT-Intrusion-Detection-Systeme darstellen können.
Autorenporträt
Concluí a minha licenciatura em Engenharia Informática na Universidade de Ege. Concluí o meu mestrado em Sistemas de Informação de Gestão na Universidade Dokuz Eylul. Concluí o meu doutoramento em Engenharia Informática na Universidade de Dokuz Eylul. As minhas áreas de especialização podem ser listadas como Ciência de dados, Inteligência artificial e IoT.