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    物联网中的安全性和机器学习采用:物联网开发人员讨论的初步研究(CS)

    物联网(IoT)定义为通过智能计算设备通过互联网/网络在位置和物理对象(即事物)之间建立的连接。传统上讲,我们通过对物联网开发人员/从业人员进行调查来了解物联网生态系统/问题。另一种了解的方法是通过分析流行的在线开发人员论坛(例如Stack Overflow(SO))中的IoT开发人员讨论。但是,我们明白尚无此类研究专注于IoT开发人员的安全性以及SO中与ML相关的讨论。本文将会提供SO中IoT开发人员讨论的初步研究结果。我们发现大约12%的句子包含安全性的讨论,而大约0.12%的句子包含ML相关的讨论。我们发现IoT开发人员经常讨论安全性问题,询问如何在IoT设备和用户之间安全地存储,共享和传输共享数据。我们还发现,物联网开发人员有在其IoT设备中采用基于深度神经网络的ML模型很感兴趣,但他们也发现将这些模型容纳到资源受限的IoT设备中具有挑战性。我们的发现能为物联网供应商和研究人员在开发和设计新颖的技术以改善物联网设备的安全性和机器学习的使用提供了启示。

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    在 ASP.NET Core 中使用 AI 驱动的授权策略限制站点访问

    ASP.NET Core 引入声明授权机制,该机制接受自定义策略来限制对应用程序或部分应用程序的访问,具体取决于经过身份验证的用户的特定授权属性。在上一篇文章中,即于 2019 年 6 月发行的 MSDN 杂志中的《ASP.NET Core 中支持 AI 的生物识别安全》(msdn.com/magazine/mt833460),我提出了一个基于策略的模型,用于将授权逻辑与基础用户角色分离,并展示了在检测到未经授权的入侵时,如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。在第二篇文章中,我将重点讨论安全摄像头的连接性、将数据流式传输到 Azure IoT 中心、触发授权流,并使用内置在 Azure 机器学习中的异常检测服务评估潜在入侵的严重性。

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