Ұсынылып отырған зерттеу мақаласында қазіргі IT жетістіктеріне заттар интернетінің (IoT) жылдам өсуіндегі жетістіктер туралы  баяндалады. Заттар интернеті материалдық элементтерді сандық құрылымдарға біріктіруге мүмкіндік береді. Ақылды сенсорлардың, сенсорлық желілердің, тұрмыстық техниканың, өнеркәсіптік контроллерлердің және медициналық құрылғылардың күрделі инфрақұрылымы процестерді автоматтандырады, басқаруды жақсартады және жаңа қызметтерді ұсынады. Заттар интернетін пайдалану энергетикаға, көлікке, өндіріске, денсаулық сақтауға және білім беруге әсер етеді.

Зерттеу жұмысының мақсаты - заттар интернеті (IoT) жүйелеріндегі қалыпты және аномальды деректерді жіктеуде машиналық оқыту моделінің тиімділігін көрсетеді.

Зерттеудің нәтижесі  дәлдік (precision), еске түсіру(recall) және F1 ұпайын қоса алғанда, жіктеу көрсеткіштері 1.0 тәсілі, 100% жіктеу деңгейімен жоғары дәлдікті көрсетеді. Модель, әсіресе кездейсоқ орман (Random Forest), желілік мінез-құлықтағы ауытқуларды сәтті анықтайды, қауіптер анықталған кезде дабылдарды іске қосады. Сондай -ақ,  IoT орталарында зиянды бағдарламаларды анықтау үшін терең нейрондық желілерді пайдаланудың артықшылықтарын атап көрсетеді, олар статикалық екілік файлдарды да, динамикалық процестердің мінез-құлқын да талдай алады. Бұл модельдер жаңа қауіптерге бейімделеді, дәстүрлі әдістер жетіспейтін жағдайда қауіпсіздік шараларын күшейтеді.