物联网（IoT）中基于深度学习的入侵检测系统的综合综述

这篇论文是一篇全面的综述，标题为“A comprehensive survey on deep learning-based intrusion detection systems in Internet of Things (IoT)”，作者是Qasem Abu Al-Haija和Ayat Droos。论文主要探讨了在物联网(IoT)环境中基于深度学习的入侵检测系统（IDS）。以下是论文的主要内容概述：

1. 引言（Introduction）：

• 论文介绍了物联网(IoT)设备的普及带来的安全挑战，以及实时识别和响应潜在入侵和攻击的重要性。
• 传统的基于规则或统计方法的IDS在IoT环境中面临挑战，而深度学习作为人工智能的一个子集，展现出在IoT环境中增强IDS的巨大潜力。

2. 预备知识（Preliminaries）：

• 论文简要介绍了IoT的定义、架构、安全挑战以及入侵检测系统（IDS）的基础知识。
• 讨论了深度学习（DL）的基本概念，包括监督学习和非监督学习，以及它们在IoT安全问题中的应用。

3. 相关工作（Related Work）：

• 论文回顾了使用深度学习增强IoT环境中IDS的研究工作，包括不同的深度学习架构、数据集和评估指标。

4. 数据集（Datasets）：

• 论文讨论了构建和评估IDS算法所需的数据集，强调了选择与IoT环境相关的数据集的重要性，并介绍了几个常用的IoT IDS数据集，如NSL-KDD、UNSW NB15、BoT-IoT、CIC-IDS2017和N-BaIoT。

5. 深度学习算法（Deep Learning Algorithms）：

• 论文详细介绍了几种在IDS研究中常用的深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、深度自编码器（Autoencoder）、前馈神经网络（FNN）和深度神经网络（DNN）。

6. 深度学习算法在IoT IDS中的应用（Applications of DL Algorithms in IDS for IoT）：

• 论文总结了一些使用上述深度学习算法在IoT环境中实现IDS的重要研究工作，并讨论了这些算法的优势和局限性。

7. 当前挑战和未来展望（Current Challenges and Future Vision）：

• 论文讨论了在IoT环境中部署基于深度学习的IDS所面临的挑战，如数据和资源限制、隐私问题、攻击者的适应性等，并提出了未来研究的方向。

8. 结论和评论（Conclusions and Remarks）：

• 论文总结了深度学习在IoT IDS中的应用，并强调了继续研究和开发的必要性，以提高IoT系统的安全性。

关键词（Keywords）：

• 网络安全、深度学习、物联网、入侵检测系统。