物聯網的出現，本質上是智能設備與互聯網的連接，帶來了很多好處，但隨之而來的問題是如何應對有惡意或犯罪意圖的第三方用戶。

意大利拉奎拉大學信息工程系的Ivan Letteri、Giuseppe Della Penna和Giovanni De Gasperis在《高性能計算與網絡國際期刊》上撰文，研究了物聯網不安全的一個方面，即所謂的僵尸網絡對智能設備的攻擊。僵尸網絡是一個由計算機或其他設備組成的網絡，這些設

備被第三方重新利用，通常是秘密進行的，而且幾乎總是以不恰當的方式來達到最終目的。不當使用可能是為了個人利益，經濟或其他方面，破壞或其他破壞性或破壞性的目的。

僵尸網絡是通過惡意軟件傳播的，可能由惡意的個人、黑客組織、企業實體、犯罪團伙、有組織犯罪集團操作。它們被放置的一個特別陰險的目的是對目標的計算機應用定向攻擊，使它們被擊垮。這種分布式拒絕服務攻擊(顧名思義)會破壞目標的正常計算活動。這可能

只是出于破壞的目的，可能是為了干涉個人、公司日常運作。但是，通常執行DDOS是為了在系統不堪重負時，它的安全性可能在另一個暴露的入口點遭到破壞。

隨著物聯網和其他聯網智能設備被僵尸網絡運營商用于犯罪的目的，該團隊專注于如何利用深度學習技術檢測和阻止這類DDOS攻擊。顯然，很難區分正常的活動和來自分布式源的活動，分布式源的設計目的是使系統不堪重負。對于系統來說，它只是簡單地看到許多請求

，并知道哪些請求來自真正的用戶，哪些惡意請求不容易識別。該團隊指出，隨著軟件定義網絡(SDN)的興起，這一問題正日益取代物聯網中的傳統網絡，變得越來越嚴重。

該團隊的深度學習方法已經在兩個最先進的框架(即Keras和TensorFlow)上進行了測試，發現在檢測系統上的僵尸網絡攻擊時有97%的準確率。