Resumen

Con la amplia aplicación de la tecnología de redes, los sistemas de Internet de las Cosas (IoT) están enfrentando una situación cada vez más seria de amenazas de red; la evaluación de la situación de amenazas en la red se convierte en un enfoque importante para resolver estos problemas. Con el objetivo de los métodos tradicionales basados en etiquetas de categoría de datos que tienen un alto costo de modelado y una baja eficiencia en la evaluación de la situación de amenazas en la red, este documento propone un modelo de evaluación de la situación de amenazas en la red basado en el aprendizaje no supervisado para IoT. En primer lugar, combinamos el codificador del autoencoder variacional (VAE) y el discriminador de redes generativas adversariales (GAN) para formar la red V-G. Luego, obtenemos el error de reconstrucción de cada capa de red entrenando la capa de colección de redes de la red V-G con tráfico normal de red. Además, llevamos a cabo el aprendizaje del error de reconstrucción mediante el autoencoder variacional de 3 capas de

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Tecnología de red; Internet de los objetos; Amenazas de red; Evaluación de la situación; Aprendizaje no supervisado; Autoencoder variacional.
• Keywords:Network technology; Internet of Things; Network threats; Situation assessment; Unsupervised learning; Variational autoencoder