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Nos gusta tener soluciones sencillas y automatizadas , pero estas soluciones sencillas y automatizadas en tecnología también pueden contener riesgos si no se tratan adecuadamente . Es necesario centrarse en laseguridad y la privacidad de IoT .Puede haber múltiples tipos de ataques en las redes IoT que pueden dañar el dispositivo o robar información confidencial. Por lo tanto, las técnicas deinteligencia artificial (IA )tienen la capacidad de detectar y clasificar un comportamiento de red desconocido mediante el aprendizaje de los patrones de ataques de red basados en grandes volúmenes de datos históricos. Utilizamos elconjunto de datos Aposemat IoT-23 , investigamos los antecedentes e implementamos los algoritmos de aprendizaje automático como Decision Tree, Random Forest y Naive Bayes. También comparamos la precisión entre estos algoritmos de aprendizaje automático en el conjunto de datos IoT-23 y mostramos el algoritmo de aprendizaje automático más eficiente según los resultados utilizando el conjunto de datos Aposemat IoT-23, así como mostramos técnicas de ingeniería de características para preprocesar el conjunto de datos mencionado para la detección y clasificación de ataques de red IoT.
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