Marco de detección de intrusiones basado en aprendizaje profundo en IoT industrial
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A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT es un sofisticado sistema diseñado para proteger infraestructuras críticas de accesos no autorizados y actividades maliciosas. Aprovechando la potencia de los algoritmos de aprendizaje profundo, este marco utiliza redes neuronales avanzadas para analizar grandes cantidades de datos recogidos de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) industrial. Al entrenar los modelos de aprendizaje profundo en conjuntos de datos etiquetados que consisten en patrones de comportamiento normales y anómalos, el marco puede identificar ...
A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT es un sofisticado sistema diseñado para proteger infraestructuras críticas de accesos no autorizados y actividades maliciosas. Aprovechando la potencia de los algoritmos de aprendizaje profundo, este marco utiliza redes neuronales avanzadas para analizar grandes cantidades de datos recogidos de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) industrial. Al entrenar los modelos de aprendizaje profundo en conjuntos de datos etiquetados que consisten en patrones de comportamiento normales y anómalos, el marco puede identificar y clasificar con precisión varios tipos de intrusiones en tiempo real. La capacidad del marco para adaptarse y aprender de las amenazas en evolución lo convierte en un mecanismo de defensa eficaz, que proporciona una capa de seguridad robusta para entornos de IoT industrial, garantizando la integridad, disponibilidad y confidencialidad de los activos y sistemas críticos.
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