基于迁移学习的物联网安全管理技术研究

基于迁移学习的物联网安全管理技术研究
摘    要

本文主要研究了在物联网中基于迁移学习的安全管理技术。物联网作为互联网的重要组成部分,其连接的设备非常庞大,同时对安全的需求也越来越迫切。本文分析了当前物联网安全面临的挑战和问题,探讨了如何有效提高物联网的安全性能。在此基础上,本文提出了一种基于深度迁移学习方法的物联网安全管理系统,并进行了相关实验验证。该系统在保证数据保密性的前提下,能够对攻击行为进行有效检测和威胁预测,并取得了良好的性能表现。总的来说,本文的研究成果为物联网安全领域的发展做出了贡献。未来,我们将继续探索更加先进的安全管理技术,为保障物联网的安全稳定发展做出更多的努力。



关键词:物联网 、安全管理 、迁移学习


Abstract 

This paper mainly studies the security management technology based on transfer learning in the Internet of Things. As an important part of the Internet, the Internet of Things connects a large number of devices, and the need for security is becoming more and more urgent. This paper analyzes the challenges and problems facing the security of the Internet of Things, and discusses how to effectively improve the security performance of the Internet of Things. On this basis, this paper proposes an Internet of Things security management system based on deep transfer learning method, and conducts related experiments to verify it. The system can effectively detect the attack behavior and predict the threat on the premise of ensuring the confidentiality of data, and has achieved good performance. In general, the research results of this paper contribute to the development of the Internet of Things security field. In the future, we will continue to explore more advanced security management technologies and make more efforts to ensure the safe and stable development of the Internet of Things.

Keyword: IoT, Security management, Transfer learning.









目    录
1绪论 1
1.1研究背景及意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.3研究内容和方法 1
2相关技术与理论 2
2.1物联网安全问题 2
2.2迁移学习 2
2.3 深度迁移学习 3
3基于迁移学习的物联网安全管理技术现状 3
3.1 物联网安全威胁 3
3.2 基于迁移学习的物联网安全管理技术 4
3.3 现状和发展趋势 4
4基于迁移学习的物联网安全管理技术建议 4
4.1强调建立合适的源领域和目标领域 5
4.2利用领域自适应方法提高迁移效果 5
4.3结合其他技术进一步提高物联网安全管理的效果 5
5总结 6
参考文献 7
致谢 8
 
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