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Intelligenza artificiale e Internet degli oggetti

Om Intelligenza artificiale e Internet degli oggetti

Lo sviluppo delle tecnologie informatiche contribuisce in modo significativo a vari aspetti della nostra vita. Essa riunisce diverse innovazioni, a seconda del tasso di crescita della tecnologia. L'Internet degli oggetti (IoT) è una delle tecnologie più popolari e in più rapida espansione degli ultimi anni. I dispositivi IoT indirizzabili generano e utilizzano una grande quantità di dati su Internet. A causa dell'aumento del traffico di dati, anche gli attacchi alle reti IoT stanno aumentando in modo significativo.Il presente libro aumenta la sicurezza delle comunicazioni IoT fornendo metodi di classificazione binari e multi-label per identificare gli attacchi nelle reti IoT. È stato progettato un nuovo modello ibrido di apprendimento profondo per rilevare le intrusioni. Le prestazioni di successo del modello proposto dimostrano che i metodi ibridi di Deep Learning possono rappresentare una prospettiva innovativa ed efficiente nei sistemi di rilevamento delle intrusioni IoT.

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  • Språk:
  • Italiensk
  • ISBN:
  • 9786205936771
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 168
  • Utgitt:
  • 26. april 2023
  • Dimensjoner:
  • 150x11x220 mm.
  • Vekt:
  • 268 g.
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Beskrivelse av Intelligenza artificiale e Internet degli oggetti

Lo sviluppo delle tecnologie informatiche contribuisce in modo significativo a vari aspetti della nostra vita. Essa riunisce diverse innovazioni, a seconda del tasso di crescita della tecnologia. L'Internet degli oggetti (IoT) è una delle tecnologie più popolari e in più rapida espansione degli ultimi anni. I dispositivi IoT indirizzabili generano e utilizzano una grande quantità di dati su Internet. A causa dell'aumento del traffico di dati, anche gli attacchi alle reti IoT stanno aumentando in modo significativo.Il presente libro aumenta la sicurezza delle comunicazioni IoT fornendo metodi di classificazione binari e multi-label per identificare gli attacchi nelle reti IoT. È stato progettato un nuovo modello ibrido di apprendimento profondo per rilevare le intrusioni. Le prestazioni di successo del modello proposto dimostrano che i metodi ibridi di Deep Learning possono rappresentare una prospettiva innovativa ed efficiente nei sistemi di rilevamento delle intrusioni IoT.

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