本文提出一种基于深度学习模型的物联网异常入侵检测模型，该模型通过深度迁移学习方法在微调网络的同时自动注释未标记数据集，同时基于ToN-IoT数据集的四个数据集展开入侵检测实验，其试验结果表明本文所提的入侵检测系统实现了99.7%的准确率，且在精密度、召回率、F1评分等指标上也取得了不错的成绩。
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