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僵尸网络在全球处理计算机网络的安全性时非常关注。机器人通过其恶意活动很容易攻击网络基础架构。有必要减轻和控制机器人的威胁级别，因此需要先进技术来预测其发生。机器学习在这方面提供了更大的支持，具有从物联网设备中处理大量数据的能力以及预测受过训练数据的潜在攻击的鲁棒性。被监督（DT和RF）和无监督的学习（深度学习）都用于研究攻击的预测。沿着性能指标比较了各种机器学习模型的结果（混淆矩阵，ROC曲线）。结果表明，与无监督模型相比，在研究数据集中有监督的学习表现更好。
使用机器学习模型在物联网中检测僵尸网络攻击
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