Struttura di rilevamento delle intrusioni basata sull'apprendimento profondo nell'IoT industriale
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A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT è un sistema sofisticato progettato per salvaguardare le infrastrutture critiche da accessi non autorizzati e attività dannose. Sfruttando la potenza degli algoritmi di deep learning, questo framework utilizza reti neurali avanzate per analizzare grandi quantità di dati raccolti dai dispositivi dell'Internet of Things (IoT) industriale. Addestrando i modelli di deep learning su set di dati etichettati costituiti da modelli di comportamento normali e anomali, il framework è in grado di identificare e classificare accurata...
A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT è un sistema sofisticato progettato per salvaguardare le infrastrutture critiche da accessi non autorizzati e attività dannose. Sfruttando la potenza degli algoritmi di deep learning, questo framework utilizza reti neurali avanzate per analizzare grandi quantità di dati raccolti dai dispositivi dell'Internet of Things (IoT) industriale. Addestrando i modelli di deep learning su set di dati etichettati costituiti da modelli di comportamento normali e anomali, il framework è in grado di identificare e classificare accuratamente vari tipi di intrusioni in tempo reale. La capacità del framework di adattarsi e imparare dalle minacce in evoluzione lo rende un meccanismo di difesa efficace, in grado di fornire un robusto livello di sicurezza per gli ambienti IoT industriali, garantendo l'integrità, la disponibilità e la riservatezza di asset e sistemi critici.
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