L'internet of things (IoT) è un campo tecnologico in rapida crescita, con applicazioni in settori come la domotica, l'agricoltura, l'automazione industriale, la sanità e molti altri ancora. Tuttavia, l'aumento di connettività verso la rete porta maggiore esposizione alle intrusioni e agli attacchi informatici, soprattutto quando i dispositivi non sono ben protetti, come spesso è il caso nelle reti IoT. In questo elaborato si vuole fornire una recensione delle attuali soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e una descrizione dei problemi che devono ancora essere affrontati.
Machine Learning per Intrusion Detection in IoT: Una Recensione dello Stato dell'Arte
ANTONUTTI, MANUEL
2022/2023
Abstract
L'internet of things (IoT) è un campo tecnologico in rapida crescita, con applicazioni in settori come la domotica, l'agricoltura, l'automazione industriale, la sanità e molti altri ancora. Tuttavia, l'aumento di connettività verso la rete porta maggiore esposizione alle intrusioni e agli attacchi informatici, soprattutto quando i dispositivi non sono ben protetti, come spesso è il caso nelle reti IoT. In questo elaborato si vuole fornire una recensione delle attuali soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e una descrizione dei problemi che devono ancora essere affrontati.File in questo prodotto:
File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
Antonutti_Manuel.pdf
accesso aperto
Dimensione
2.9 MB
Formato
Adobe PDF
|
2.9 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
https://hdl.handle.net/20.500.12608/57519