面向安全智慧城市的网络威胁情报
密码学与安全
2020-07-28 v1 人工智能
摘要
智慧城市通过实施物联网（IoT）等信息通信技术（ICT）改善了市民的生活质量。然而，智慧城市是一个关键环境，需要保护其网络和数据免受入侵与攻击。本工作提出了一种用于网络威胁情报（CTI）的混合深度学习（DL）模型，基于卷积神经网络（CNN）和准循环神经网络（QRNN）来提升威胁分类性能。我们使用 QRNN 提供实时威胁分类模型。所提模型与最先进（SOTA）模型的评估结果比较表明，该模型优于其他模型。因此，它将有助于在合理时间内对智慧城市威胁进行分类。
引用
@article{arxiv.2007.13233,
title = {Cyber Threat Intelligence for Secure Smart City},
author = {Najla Al-Taleb and Nazar Abbas Saqib and Atta-ur-Rahman and Sujata Dash},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.13233},
year = {2020}
}