Ci piace avere soluzioni semplici e automatizzate , ma queste soluzioni semplici e automatizzate nella tecnologia possono anche contenere dei rischi se non vengono gestite in modo appropriato. Lepreoccupazioni per la sicurezza e la privacy dell'IoT devono essere messe a fuoco. Ci possono essere diversi tipi di attacchi sulle reti IoT che possono danneggiare il dispositivo o rubare le informazioni sensibili. Pertanto, le tecniche di intelligenza artificiale (AI) hanno la capacità di rilevare e classificare un comportamento di rete sconosciuto imparando i modelli di attacchi di rete basati su grandi volumi di dati storici. Abbiamo usato il dataset Aposemat IoT-23 , abbiamo studiato il contesto e implementato gli algoritmi di apprendimento automatico come Decision Tree, Random Forest e Naive Bayes. Abbiamo anche confrontato l'accuratezza tra questi algoritmi diapprendimento automatico sul dataset IoT-23 e abbiamo mostrato l'algoritmo di apprendimento automatico più efficiente in base ai risultati ottenuti utilizzando il dataset Aposemat IoT-23, oltre a mostrare le tecniche di feature engineering per preprocessare il dataset citato per il rilevamento e la classificazione degli attacchi di rete IoT.