面向物联网的深度学习

深度学习及其他机器学习方法已被部署于许多与物联网（IoT）相关的系统中。然而，其面临挑战：攻击者可利用漏洞通过篡改历史数据来入侵这些系统。本文首先阐述对抗机器学习的总体要点。随后，我们说明传统方法（如 Petri 网）无法高效解决这一新问题。为提升物联网数据分析效率，我们提出一种基于深度学习（循环神经网络）的检索方法。此外，本文针对对抗机器学习领域中避免被攻击者入侵的数据检索方案展开研究。其进一步指明了基于对抗深度学习在物联网环境中实现该框架的新途径。