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Deep Learning-Based Security Behaviour Analysis in IoT Environments: A SurveyAnálisis de Comportamiento de Seguridad Basado en Deep Learning en Entornos IoT: Un estudio

Resumen

Las aplicaciones del Internet de las cosas (IoT) se han utilizado en una amplia variedad de dominios que van desde el hogar inteligente, la salud, la energía inteligente y la Industria 4.0. Si bien el IoT aporta una serie de beneficios, incluyendo conveniencia y eficiencia, también introduce una serie de amenazas emergentes. La cantidad de dispositivos IoT que pueden estar conectados, junto con la naturaleza ad hoc de dichos sistemas, a menudo agrava la situación. La seguridad y la privacidad han surgido como desafíos significativos para gestionar el IoT. Trabajos recientes han demostrado que los algoritmos de aprendizaje profundo son muy eficientes para llevar a cabo análisis de seguridad de sistemas IoT y tienen muchas ventajas en comparación con otros métodos. Este documento tiene como objetivo proporcionar una encuesta exhaustiva relacionada con las aplicaciones de aprendizaje profundo en IoT para preocupaciones de seguridad y privacidad. Nuestro enfoque principal está en la seguridad mejorada del IoT mediante el aprendizaje profundo. Primero, desde el punto de vista de la

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