原标题：计算机科学 | 基于软件定义 络提升物联 的安全性
物联 (Internet of Things，IoT)给传统通信模式带来了新挑战。所谓物联 ，是使硬件设备更加智能化的一种基础性技术，通过连接 络，物质世界响应人类的指令与需求的能力将得到大幅提升。近年来物联 的巨大商业前景，使其一直处于风口地位。
物联 的 络特质，例如对象异质性和可扩缩性，需要革命性的解决方案。目前，物联 还没有统一的体系结构。不过业界已存在几种基于软件定义 络(Software Defined Networks，SDN)提出的体系结构。
SDN为 络引入了可编程性和中心化，这些特性促进了 络抽象化，简化了 络管理，使 络进化变得更容易。
SDN能增强 络弹性和可扩缩性，这两个特性对于大规模物联 部署(例如，智能城市)来说是必不可少的。然而，安全性是物联 的一个重大问题，而SDN加剧了这类问题。SDN本身显示出新的安全威胁；具体来说，是与控制器相关的威胁。
研究者们部署了一个基于深度学习(Deep Learning，DL)的入侵检测系统(Intrusion detection system)。检测器采用受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines，RBM)。与标准机器学习(如SVM和PCA)相比，其精确度得到了显著提高。
Internet of Things
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