LLM в отражении атак на IoT

Растущая сложность и масштабность Интернета вещей (IoT) сделали безопасность критической проблемой. В этой статье представлена новая, основанная на Большой языковой модели (LLM) структура для комплексного обнаружения и предотвращения угроз в средах IoT. Система объединяет легкие LLM, тонко настроенные на специфичные для IoT наборы данных (IoT-23, TON IoT) для обнаружения аномалий в реальном времени и автоматизированных, контекстно-зависимых стратегий смягчения, оптимизированных для устройств с ограниченными ресурсами. Модульное развертывание на основе Docker обеспечивает масштабируемую и воспроизводимую оценку в различных сетевых условиях. Экспериментальные результаты в моделируемых средах IoT демонстрируют значительные улучшения в точности обнаружения, задержке реагирования и эффективности ресурсов по сравнению с традиционными методами безопасности. Предлагаемая структура подчеркивает потенциал автономных решений безопасности на основе LLM для будущих экосистем IoT. - LLM-Based Threat Detection and Prevention Framework for IoT Ecosystems

См. также другие публикации, посвященные LLM