用人工智能推进工业物联网网络安全

韩国仁川国立大学的专家开发了一种支持 5G 的基于 AI 的恶意软件分类系统，可优化工业物联网的网络安全。

该大学的研究题为“支持 5G 的 IIoT 中恶意软件分类的多层深度学习方法”，详细介绍了基于人工智能和深度学习的尖端恶意软件检测系统，旨在保护工业物联网免受网络攻击。攻击。

什么是工业物联网？

近年来，工业物联网因其能够在工业的不同方面创建新颖的通信网络并推动向工业 4.0的发展而受到关注。

工业物联网由无线 5G 连接提供支持，人工智能能够检查和解决提高制造业和医疗保健等行业运营绩效的关键问题。

物联网以用户为中心，连接电视、语音助手和冰箱，例如，工业物联网优化大型系统的健康、安全和效率，将硬件与软件连接起来并执行数据分析以提供洞察力实时。

网络攻击漏洞

尽管工业物联网具有各种优势，但它也存在一系列漏洞，包括安全威胁，例如扰乱网络或耗尽资源的攻击。由于该技术变得越来越流行，因此创新一个有效的系统来应对此类威胁至关重要。

仁川国立大学 Gwanggil Jeon 教授说：“安全威胁通常会导致工业物联网系统运行或部署失败，从而造成高风险情况。因此，我们决定调查和比较现有研究，找出差距，并提出一种新的安全系统设计，该系统不仅可以检测工业物联网系统中的恶意软件攻击，还可以对其进行分类。”

开发支持 5G 的基于 AI 的恶意软件分类系统

该团队创建的新系统利用一种称为灰度图像可视化的方法和深度学习网络来监控恶意软件。它还应用多层卷积神经网络 (CNN) 架构将恶意软件攻击分为不同类型。他们还将 5G 集成到系统中，从而实现低延迟和高吞吐量的数据共享和实时诊断。

新颖的设计展示了更高的准确性，在基准数据集上达到了 97%。他们发现这种准确性的原因是由于系统能够通过合并多层信息来提取互补的判别特征。

新系统可用于保护实时连接应用程序，例如智能城市和自动驾驶汽车，为开拓未来的高级安全系统提供强大的框架，以减轻一系列网络犯罪。

全教授总结道：“基于人工智能的技术极大地改变了我们的生活。我们的系统利用人工智能的力量，使行业能够识别不法分子，并防止不可靠的设备和系统进入其工业物联网网络。”

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