基于PyTorch深度学习库的物联网恶意行为检测框架

物联网生态系统和物联网骨干网络中的不同设备提供的可靠服务是智慧城市服务安全可靠的前提。为了提供安全可靠的智慧城市服务，需要建立入侵检测机制来检测物联网上的恶意行为和入侵活动。本文提出了一种基于PyTorch深度学习库的物联网骨干网络恶意行为检测框架。该框架采用多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）和自动编码器共四种不同的深度学习模型来预测恶意攻击。本文使用UNSW-NB15和NSL-KDD99两个著名的数据集对所提出的框架进行了性能评估，并从准确性、RMSE和F1得分等方面对结果进行了分析。