基于深度学习的物联网入侵检测研究

陈 肖，张佳伟

（1.保定市国土资源局 竞秀区分局，河北 保定 071000；2.河北软件职业技术学院，河北 保定 071000）

0 引言

伴随着5G技术逐渐成熟，物联网已经成为全世界研究和发展的重要方向之一。物联网结合智能产品属性，衍生出各种智能物联网设备，如智能音箱、智能台灯、智能空调、智能穿戴等。据统计，2021年全球智能物联网设备数量达到250亿台，对人们的衣食住行产生了巨大影响，改变了人们的生活状态，大幅提升了生活质量。

物联网兴起，在给人们带来便利生活的同时，相应地也带来了诸多不可预知的风险。物联网设备数量巨大且种类繁多、分布广泛，作为新兴事物，和互联网一样存在诸多安全漏洞，已经成为黑客攻击的重点之一。物联网的先天局限性导致这一局面很难在短时间内给出较为完善的解决方案，如物联网设备种类繁多，各种产品由不同的公司生产，由于商业原因厂家大量使用不同架构、不同协议，导致产品通信衔接过程容易产生安全隐患[1]；物联网设备终端通常比较灵活、易安置，而可用资源极为有限，不能部署较为大型的安防设备或联动策略，容易形成防护薄弱点；物联网整个体系架构基于互联网，数据传输过程中涉及多级异构网络，导致大量节点设备暴露于网络之中，极易被跨网攻击；部分商业物联网设备节点通常安置在广袤地区，无人看守，容易造成物理上的损坏或丢失。基于以上种种原因，物联网设备容易受到攻击或发生意外情况，造成硬件设备损坏而无法正常运行，甚至造成广大用户个人隐私数据外泄，产生不可估量的损失。……