بررسی نقش یادگیری عمیق در ارتقای امنیت اینترنت اشیا: چالش ها، راهکارها و فرصت های نوظهور

باتوجه به بررسی نقش یادگیری عمیق در افزایش امنیت اینترنت اشیا (IoT) می پردازد. با توجه به رشد سریع اینترنت اشیا و اتصال تعداد زیادی از دستگاه ها به شبکه های مختلف، امنیت این دستگاه ها به چالشی جدی تبدیل شده است. حملات سایبری می توانند آسیب های جدی به زیرساخت ها و عملکرد شبکه های IoT وارد کنند. یادگیری عمیق به دلیل توانایی در تحلیل داده های پیچیده و بزرگ، به عنوان یک راه حل نوین برای شناسایی و مقابله با این تهدیدات معرفی شده است. در این مقاله، انواع مختلف شبکه های عصبی شامل شبکه های پیچشی (CNN)، شبکه های بازگشتی (RNN) و شبکه های عصبی عمیق (DNN) بررسی شده اند که هر یک در تشخیص الگوهای پیچیده و غیرعادی از داده های IoT عملکرد ویژه ای دارند. همچنین، چالش های موجود مانند نیاز به توان محاسباتی بالا و پیچیدگی در پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق به دقت تحلیل شده است. راهکارهای پیشنهادی برای بهینه سازی این مدل ها شامل استفاده از معماری های ترکیبی، بهینه سازی منابع پردازشی و توسعه الگوریتم های یادگیری مقاوم است. این تکنیک ها می توانند دقت و سرعت تشخیص حملات سایبری را افزایش داده و واکنش به موقع به تهدیدات را فراهم کنند. مقاله تاکید دارد که تحقیقات بیشتری برای مقابله با تهدیدات سایبری نوظهور و بهبود امنیت IoT الزم است و یادگیری عمیق نقش مهمی در این مسیر ایفا خواهد کرد.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیا (IOT) ، یادگیری عمیق DNN ، امنیت سایبری (CS) ، شبکه های بازگشتی (RNN)