Un cadre de détection des intrusions basé sur l'apprentissage profond dans l'IoT industriel est un système sophistiqué conçu pour protéger les infrastructures critiques contre les accès non autorisés et les activités malveillantes. Tirant parti de la puissance des algorithmes d'apprentissage profond, ce cadre utilise des réseaux neuronaux avancés pour analyser de vastes quantités de données collectées à partir de dispositifs de l'Internet industriel des objets (IoT). En entraînant les modèles d'apprentissage profond sur des ensembles de données étiquetés composés de...

A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT is a sophisticated system designed to safeguard critical infrastructure from unauthorized access and malicious activities. Leveraging the power of deep learning algorithms, this framework utilizes advanced neural networks to analyze vast amounts of data collected from Industrial Internet of Things (IoT) devices. By training the deep learning models on labeled datasets consisting of normal and anomalous behavior patterns, the framework can accurately identify and classify various types of intrusions in real-time. The...

Ein auf Deep Learning basierendes Intrusion Detection Framework im industriellen IoT ist ein hochentwickeltes System zum Schutz kritischer Infrastrukturen vor unbefugtem Zugriff und bösartigen Aktivitäten. Dieses Framework nutzt die Leistungsfähigkeit von Deep-Learning-Algorithmen und setzt fortschrittliche neuronale Netze ein, um riesige Datenmengen zu analysieren, die von industriellen Internet-of-Things-Geräten (IoT) gesammelt werden. Durch das Training der Deep-Learning-Modelle auf markierten Datensätzen, die aus normalen und anomalen Verhaltensmustern bestehen, kann das Framework...