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泰米尔纳德邦，印度摘要： - 物联网（IoT）设备的扩散引入了用于网络威胁的新领域，恶意软件针对这些设备越来越普遍。本研究论文使用机器学习算法对物联网恶意软件进行了深入分析。我们利用IoT-23数据集（来自恶意和良性IoT设备的网络流量数据的全面集合）来开发和评估用于恶意软件检测的机器学习模型。我们的研究始于数据预处理，包括数据清洁和功能工程，以准备数据集进行分析。我们探讨了IoT-23数据集的特征，揭示了对IoT恶意软件协议和行为的见解。为了增强我们的模型的预测能力，我们采用了诸如单热编码之类的技术来有效地处理分类变量。我们尝试了几种机器学习算法，包括随机森林，逻辑回归，K-Nearest邻居和天真的贝叶斯，将网络流量分为良性或恶意类别。我们使用准确性，精度，召回和F1得分等指标来评估这些模型的性能。此外，我们研究了不同属性之间的特征重要性和相关性，以更好地了解数据集。我们的研究结果阐明了机器学习在检测物联网恶意软件中的有效性，这对增强了物联网生态系统的安全性。本文有助于物联网安全方面的知识越来越多，并为该关键领域的进一步研究奠定了基础。采用机器学习模型可以检测和减轻物联网恶意软件威胁，最终保护物联网设备和网络的完整性和隐私。关键字：物联网设备，恶意软件分析，机器学习，网络安全性，物联网生态系统1。简介
使用机器学习对物联网设备的恶意软件分析
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