XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System攻击机
调查了对抗数据泄漏攻击机器学习模型的影响有效性
摘要。机器学习解决方案已在许多方面成功应用，因此现在重要的是要确保机器学习模型本身的安全性并开发适当的解决方案和方法。在这项研究中，我们专注于对抗攻击。这种攻击的向量旨在扭曲机器模型的结果。在这项研究中，我们选择了用于检测物联网网络中异常活动的IOTID20和CIC-IOT-2023数据集。对于此数据，这项工作研究了基于数据泄漏对云服务中部署的ML模型的影响的影响的有效性。该研究的结果强调了不断更新和开发用于检测和防止机器学习领域网络攻击的方法的重要性，实验中的应用程序示例表明了对抗性攻击对IoT网络中服务的影响。
基于...的 DDoS 攻击机器学习检测
图 2 显示了具有相同 Hurst 值和不同系数值 k 的两个模型流量实现。两个实现具有相同的平均值，但突发程度不同：上面的实现的最大突发值高达 80，下面的实现的最大值高达 200。为了模拟攻击实现，使用了 [28] 中详细描述的数据集。这项工作介绍了收集 SNMP-MIB 真实统计数据的机制及其用法。进行了真实的实验，其中有六种类型的 DoS 攻击和暴力攻击。流量数据是从 SNMP 代理收集的。数据集包含 4998 条记录，其中每条记录包含 34 个 MIB 变量，这些变量被分为相应的组，即：接口、IP、TCP 和 ICMP。图 3 显示了一些用于模拟攻击流量的攻击实现。
美国空军远程攻击机白皮书
ABES 修正预算估计提交 ACU 航空电子计算机单元 AD 现役 AEF 航空航天远征军 AEW 航空航天远征联队 AFMSS 空军任务支援系统 AFRC 空军预备队司令部 AOR 责任区 AR 减员预备队 ASIP 飞机结构完整性计划 BAI 备份库存 BLOS 超视距 C2 指挥与控制 C3 指挥、控制与通信 C3I 指挥、控制、通信与信息 CALCM 常规空射巡航导弹 (AGM-86C) CAP 战斗空中巡逻 CAS 近距空中支援 CB 测试编码 (OT&E) CC 战斗编码 CDU 控制显示单元 CEM 综合效应弹药 (CBU-87) CINC 总司令 CONOPs 作战概念 CONUS 美国本土 DCA 防御性防空 DEAD 摧毁敌方防空系统 DEC 数字发动机控制 DoD 国防部DT&E 开发测试和评估 DTU 数据传输单元 EA 电子攻击 ECM 电子对抗 EHF 极高频 EP 电子防护 EI 测试编码（DT&E） FOL 前方作战位置 FSA 未来攻击机 FYDP 未来几年国防计划 FY 财政年度 GATM 全球空中交通管理系统 GMTI 地面移动目标指示器
美国电子攻击机 - 每份 CRS 报告
自飞机问世以来，空中优势一直是军事成功的关键要素。电子战 (EW) 在加强和确保美国的空中优势方面发挥着关键作用。在过去 25 多年的军事行动中，美国一直保持着空中电子战的熟练程度，而其近乎匹敌的对手却无可匹敌。然而，近年来，这些对手已经投资新技术来提升其电子战能力，从而缩小了电子战能力差距。因此，美国军方可能无法像过去那样轻松地对俄罗斯或中国等近乎匹敌的对手取得空中优势。美国可能不得不在先进军事力量构成的越来越困难的反介入/区域拒止 (A2/AD) 2 环境中奋力拼搏。
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