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摘 要：隨著無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ，ＩｏＴ）業(yè)務(wù)的興起，海量設(shè)備的接入，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)受攻擊的可能性大大增加，無(wú)線ＩｏＴ 設(shè)備的安全問題越來(lái)越重要。提出了一個(gè)基于深度機(jī)器學(xué)習(xí)長(zhǎng)短期記憶（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ-Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）模型的無(wú)線ＩｏＴ 設(shè)備識(shí)別方法，用于甄別非法入侵的設(shè)備或者發(fā)現(xiàn)已經(jīng)被入侵后通信異常的設(shè)備。（剩余806字）
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基于ＬＳＴＭ 模型的無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別方法
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