基于深度学习的物联网入侵检测技术研究

课题名称
基于深度学习的物联网入侵检测技术研究
学科专业
计算机科学
课题关键词
深度学习物联网入侵检测
辅导模式
1对1
发表目标
SCI期刊2区 CCF-C
课题介绍
随着物联网技术的快速发展,其在关键基础设施、智能医疗等领域的广泛应用带来了严峻的安全挑战。物联网设备的异构性、动态性及资源受限特性,使得传统基于规则或特征工程的入侵检测方法面临检测率低、误报率高等问题。深度学习技术凭借其强大的自适应学习能力和对复杂模式的挖掘能力,为构建高效的物联网入侵检测系统提供了新途径。通过对网络流量、设备行为等多维度数据的深度分析,深度学习模型能够有效检测未知攻击和复杂攻击,对于提升物联网环境的安全防护能力具有重要理论价值和应用前景。

导师信息

科研导师

Prof. Ma

海外教授,香港科技大学博士

导师介绍

研究领域:计算机网络,网络安全与AI应用,人工智能,网络安全算法,联邦学习 学术成果:已发表530多篇国际学术文章,包括260多篇学术期刊文章和260多篇学术会议文章;6部学术著作的主编和28部学术著作中28个章节的作者;根据谷歌学术统计,所有出版物被引用接近12000 次;H值53;长期担任多个SCI期刊和会议的编委或审稿人,包括Computer and Communication Engineering、IEEE Communications Surveys & Tutorials、Wireless Communications and Mobile Computing等。

招生要求

面向具有相关学科背景与研究兴趣的学习者,具体要求以课题导师评估为准。

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