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Le développement des technologies de l'information apporte des contributions significatives à divers aspects de notre vie. Il rassemble diverses innovations, en fonction du rythme de croissance de la technologie. L'internet des objets (IdO) est l'une des technologies les plus populaires et à l'expansion la plus rapide de ces dernières années. Les appareils IdO adressables génèrent et utilisent une quantité importante de données sur l'internet. En raison de l'augmentation du trafic de données, les attaques dans les réseaux IoT augmentent également de manière significative.Le présent ouvrage…mehr

Produktbeschreibung
Le développement des technologies de l'information apporte des contributions significatives à divers aspects de notre vie. Il rassemble diverses innovations, en fonction du rythme de croissance de la technologie. L'internet des objets (IdO) est l'une des technologies les plus populaires et à l'expansion la plus rapide de ces dernières années. Les appareils IdO adressables génèrent et utilisent une quantité importante de données sur l'internet. En raison de l'augmentation du trafic de données, les attaques dans les réseaux IoT augmentent également de manière significative.Le présent ouvrage renforce la sécurité des communications IoT en proposant des méthodes de classification binaire et multi-label pour identifier les attaques dans les réseaux IoT. Un nouveau modèle hybride d'apprentissage profond a été conçu pour détecter les intrusions. La performance réussie du modèle proposé prouve que les méthodes hybrides de Deep Learning peuvent être une perspective innovante et efficace dans les systèmes de détection d'intrusion de l'IoT.
Autorenporträt
Concluí a minha licenciatura em Engenharia Informática na Universidade de Ege. Concluí o meu mestrado em Sistemas de Informação de Gestão na Universidade Dokuz Eylul. Concluí o meu doutoramento em Engenharia Informática na Universidade de Dokuz Eylul. As minhas áreas de especialização podem ser listadas como Ciência de dados, Inteligência artificial e IoT.