物联网(IoT)由数十亿物理设备通过网络连接到互联网，这些设备独立执行任务，无需人工干预。如此出色的日常任务自动化需要大量数字格式的用户数据，这反过来又使物联网网络成为个人身份信息数据的开放来源，供恶意攻击者窃取、操纵和执行邪恶活动。在过去的几年中，人们对在物联网安全领域应用机器学习(ML)辅助方法产生了极大的兴趣。然而，当前许多工作中的假设是因为数据是在边缘产生的，并且是由物联网设备不断生成的，...