TY-JOURA2-Lee、KeviAU-Alotibi、BandarAU-Alotibi、MunifPY-2020DA-2020/09/18TI-IoT网络攻击检测这些挑战中包括恶意活动,针对IoT设备并造成严重损坏,如数据泄漏、打网钓鱼和打扫运动、分布式拒绝服务攻击和安全漏洞本文建议用堆叠深学习法检测恶意流量数据,特别是恶意攻击iot设备堆栈深学习法与5个预培训剩余网络捆绑在一起(ResNets)深入学习可疑活动特征并区别于正常交通预培训ResNet模型由10余块组成两大数据集评价检测法性能我们调查两种异式IoT环境,使我们方法可部署于IoT环境并检测大多数Iot攻击实验结果显示,我们提议的堆栈深学习法可实时提供比现有分类法更高的检测率SN-1687-725XUR-https://doi.org/101155/208828591DO-10.1155/208828591JF-传感器杂志PB-HindawiKW-ER-