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【24h】

Fuzzy pattern tree for edge malware detection and categorization in IoT

机译：用于边缘恶意软件检测和IOT分类的模糊模式树

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The surging pace of Internet of Things (IoT) development and its applications has resulted in significantly large amounts of data (commonly known as big data) being communicated and processed across IoT networks. While cloud computing has led to several possibilities in regard to this computational challenge, there are several security risks and concerns associated with it. Edge computing is a state-of-the-art subject in IoT that attempts to decentralize, distribute and transfer computation to IoT nodes. Furthermore, IoT nodes that perform applications are the primary target vectors which allow cybercriminals to threaten an IoT network. Hence, providing applied and robust methods to detect malicious activities by nodes is a big step to protect all of the network.
机译：事物互联网的速度（IOT）的发展和其应用程序导致跨IoT网络传播和处理的大量数据（通常称为大数据）。 虽然云计算导致了多种可能性在这一计算挑战方面，但是有几种安全风险和与之相关的疑虑。 边缘计算是IOT中的最先进的主题，该主题试图将，分发和转移到IOT节点的分配和传输计算。 此外，执行应用程序的IOT节点是主要目标向量，允许网络犯罪分子威胁到物联网网络。 因此，提供了通过节点检测恶意活动的应用和强大的方法是保护所有网络的大步骤。

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