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# 基于 AI 的 IoT 系统硬件安全 本项目提出了一个基于 AI 的框架，利用机器学习和深度学习技术检测 IoT 网络中的硬件级安全威胁。 --- ## 🚀 主要特性 - 检测 IoT 设备中的硬件木马和侧信道攻击 - 实现 ML 和 DL 模型（SVM、CNN、混合模型） - 模型性能对比分析 - 使用混淆矩阵和准确率图表可视化结果 --- ## 🧠 方法论 ### 机器学习模型 (SVM) - 用于结构化数据分类 - 达到了基准检测性能 ### 深度学习模型 (CNN) - 应用于硬件行为中的模式识别 - 捕获复杂的异常模式 ### 混合模型 (CNN + SVM) - 结合了特征提取 (CNN) 与分类 (SVM) - 达到了最高准确率并减少了误报 --- ## 📊 结果 | 模型 | 准确率 | |------|---------| | SVM | 84.5% | | CNN | \~90% | | Hybrid | \*\*93.7%\*\* | 混合模型在检测硬件威胁方面表现出卓越的性能。 --- ## ⚙️ 技术栈 - Python - Scikit-learn - TensorFlow / 深度学习库 - NumPy - Matplotlib --- ## 🔍 关键洞察 - 深度学习模型在检测复杂的硬件威胁方面优于传统 ML - 混合模型显著提高了检测准确率 - AI 可有效应用于硬件级 IoT 安全挑战 --- ## ⚠️ 局限性 - 数据集基于模拟和受控环境 - 需要在现实世界的 IoT 系统中进行进一步验证 --- ## 📄 文档 完整的文档包含在此代码库中。 --- ## 👨‍💻 作者 Hastons Isiavwe 网络安全与 AI 工程师 | IoT 安全 | 机器学习

标签：AI安全, AI驱动, AMSI绕过, Apex, Chat Copilot, CISA项目, CNN, IoT设备, Python, Scikit-learn, SVM, TensorFlow, 人工智能, 侧信道攻击, 卷积神经网络, 威胁检测, 异常检测, 支持向量机, 无后门, 机器学习, 深度学习, 混合模型, 混淆矩阵, 物联网安全, 用户模式Hook绕过, 硬件安全, 硬件木马, 网络安全, 网络安全工程师, 赛博安全, 逆向工具, 隐私保护