Resumen

Las aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT) se han utilizado en una amplia variedad de dominios que van desde el hogar inteligente, la atencin sanitaria, la energa inteligente y la Industria 4.0. Aunque IoT aporta una serie de ventajas, como comodidad y eficiencia, tambin introduce una serie de amenazas emergentes. El nmero de dispositivos IoT que pueden conectarse, junto con la naturaleza ad hoc de tales sistemas, a menudo agrava la situacin. La seguridad y la privacidad se han convertido en retos importantes para la gestin de la IO. Trabajos recientes han demostrado que los algoritmos de aprendizaje profundo son muy eficaces para realizar anlisis de seguridad de los sistemas IoT y presentan muchas ventajas en comparacin con los dems mtodos. El objetivo de este artculo es proporcionar un estudio exhaustivo relacionado con las aplicaciones de aprendizaje profundo en IoT para cuestiones de seguridad y privacidad. Nos centramos principalmente en la seguridad de IoT mejorada con aprendizaje profundo. En primer lugar, desde el punto de vista de la arquitectura del sistema y las metodologas utilizadas, investigamos las aplicaciones del aprendizaje profundo en la seguridad de IoT. En segundo lugar, desde la perspectiva de la seguridad de los sistemas IoT, analizamos la idoneidad del aprendizaje profundo para mejorar la seguridad. Por ltimo, evaluamos el rendimiento del aprendizaje profundo en la seguridad de los sistemas IoT.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Internet de las cosas; Aplicaciones; Seguridad; Privacidad; Aprendizaje profundo; Sistema IoT
• Keywords:Internet of things; Applications; Security; Privacy; Deep learning; IoT system