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随着物联网（IoT）迅速发展，其安全面临如拒绝服务（DoS）攻击和僵尸网络等威胁。研究人员提出结合卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRUs）的混合深度学习模型，并利用 SUCMO 算法优化。实验表明该模型性能优异，为物联网安全提供有效保障。
在如今这个万物互联的时代，物联网（IoT）就像一张无形却又无比庞大的网，将我们生活中的各种设备紧密相连。它给人们的生活带来了极大的便利，从智能家居的轻松操控，到工业生产的自动化升级，都离不开物联网技术的支持。然而，这张看似美好的大网背后，却隐藏着诸多危险。拒绝服务（DoS）攻击、僵尸网络等安全威胁如影随形，不断侵蚀着物联网的安全防线。传统的入侵检测系统（IDS）在面对这些新型威胁时，显得力不从心，存在实时识别困难、误报率高、难以适应新攻击类型等问题。在这样的背景下，开展能够有效应对物联网安全威胁的研究显得尤为重要。
为了解决这些棘手的问题，来自 Maharshi Dayanand University、Majmaah University 等多所国内外高校的研究人员联合展开了深入研究。他们提出了一种基于混合深度学习的入侵检测系统（IDS），旨在提高物联网环境下安全攻击的检测能力。该研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员在这项研究中运用了多种关键技术方法。首先是数据处理技术，对收集到的数据进行预处理，去除不完整和无关信息，接着进行特征提取，通过计算均值、中位数、标准差等统计特征来简化和描述数据。模型构建上，采用卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRUs）构建混合深度学习模型，利用 CNN 提取网络数据的空间特征，GRUs 捕捉时间依赖关系。同时，运用自我升级的猫鼠优化（SUCMO）算法对模型超参数进行优化。
研究结果
- 数据集描述：研究使用了 UNSW-NB15 和 BoT-IoT 两个数据集。UNSW-NB15 数据集有 120 个实例，包含正常和仅 DoS 攻击的实例，共 19 个特征；BoT-IoT 数据集有 2000 个实例，包含正常和 8 种攻击类型的实例，合并为 “攻击” 进行二分类，共 24 个特征。这两个数据集为模型评估提供了丰富信息1。
- 评估指标：以准确率、敏感度、特异性和精度等指标对比传统方法评估模型有效性。准确率计算公式为Accuracy=TP+TN+FN+FPTP+TN ，精度计算公式为Precision=TP+FPTP。研究发现仅依靠准确率评估模型不够全面，还需综合考虑其他指标234。
- 模型分析
- 数据集 1 分析：在对 UNSW-NB15 数据集的测试中，该模型在不同学习率下表现出色。学习率为 60% 和 90% 时，准确率分别达到约 94.28% 和 96.65% ，在各项评估指标上均优于传统方法，如 FPR 最低可达 0.001 ，F-measure 高于 90%56。
- 数据集 2 分析：针对 BoT-IoT 数据集，模型同样表现优异。学习率为 90% 时，检测准确率达 98.71% ，远超传统方法，其他正指标也达到最高值，FNR 在 80% 学习率时仅为 0.07878。
- 分类器分析：对比传统分类器，该模型在两个数据集上均取得更好结果。在 UNSW-NB15 数据集上，传统方法精度较低，如 SVM 为 71.20%，而该模型达到 93%；在 BoT-IoT 数据集上，模型 F-measure 为 92.78% ，远高于其他模型91011。
- 收敛分析：对模型进行收敛分析发现，在数据集 1 的 6 - 10 次迭代和数据集 2 的 50 次迭代时，该模型的错误率低于其他传统分类器，表明其能有效检测入侵且错误率低12。
- 消融研究：通过对模型进行消融研究，对比有无特征提取的情况，发现有特征提取的模型在所有正指标上都取得了更高的值，证明了特征提取步骤的重要性13。
研究结论与讨论
该研究提出的结合 CNN 和 GRU，并由 SUCMO 算法优化的模型，有效克服了当前物联网安全模型的主要缺陷。与传统仅处理特征信息空间或时间方面的 IDS 范式不同，该模型提高了检测率，降低了误报率，在基准物联网数据集上实现了更高的分类准确率，减少了误报数量。这一成果对于增强物联网空间的安全性，抵御新型危险威胁具有重要意义，为物联网安全领域提供了更有效的解决方案，也为后续研究开辟了新的方向。
