У публікації досліджено сучасні підходи до забезпечення безпеки архітектури Інтернету речей (IoT) із застосуванням методів машинного навчання. Проаналізовано основні загрози безпеці IoT-систем, можливості використання моделей машинного навчання для виявлення аномалій, атак та підвищення рівня захисту мережевої інфраструктури. Запропоновано підхід до інтеграції алгоритмів машинного навчання в архітектуру IoT, що сприяє своєчасному виявленню кіберзагроз, підвищенню стійкості систем та ефективності механізмів кіберзахисту.
