Система обнаружения вторжений в промышленном ИоТ на основе глубокого обучения представляет собой сложную систему, предназначенную для защиты критической инфраструктуры от несанкционированного доступа и вредоносных действий. Используя возможности алгоритмов глубокого обучения, эта система применяет продвинутые нейронные сети для анализа огромных объемов данных, собранных с устройств промышленного Интернета вещей (ИоТ). Благодаря обучению моделей глубокого обучения на наборах помеченных данных, состоящих из моделей нормального и аномального поведения, система позволяет точно выявлять и классифицировать различные типы вторжений в режиме реального времени. Способность фреймворка адаптироваться и обучаться в зависимости от развивающихся угроз делает его эффективным механизмом защиты, обеспечивающим надежный уровень безопасности для промышленных ИоТ-среды, гарантирующий целостность, доступность и конфиденциальность критически важных активов и систем.