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World File Search System秘密通信
基于AI/ML的基于AI/ML的检测和IPv6网络中秘密通信的分类
IPv6扩展标头的灵活性和复杂性允许攻击者创建秘密通道或绕过安全机制，从而导致潜在的数据泄露或系统妥协。机器学习的成熟开发已成为用于减轻秘密通信威胁的主要检测技术选项。但是，检测秘密通信，不断发展的注入技术和数据稀缺的复杂性使建筑物学习模型具有挑战性。在以前的相关搜索中，机器学习在检测秘密通信方面已经表现出良好的性能，但是过度简化的攻击方案假设不能代表现代秘密技术的复杂性，并使机器学习模型更容易检测秘密通信。为了弥合这一差距，在这项研究中，我们分析了IPv6的数据包结构和网络流量行为，使用了加密算法，并执行了秘密连接注入，而没有改变网络数据包行为以更接近实际攻击方案。除了分析和注射秘密通信的方法外，本研究还使用全面的机器学习技术来训练本研究中提出的模型来检测威胁，包括传统的决策树，包括随机森林和梯度增强，以及诸如复杂的神经网络体系结构，例如CNNS和LSTMS等复杂的神经网络体系结构，以达到90％以上的检测精度。本研究详细介绍了方法
秘密通信：Enigma，Fialka和Rubicon
反射器对于在Enigma机器上发送和接收消息的实践至关重要。作为置换，反射器是13个转座的产物。由于按钮的信号在通往反射器的路上穿过完全相同的转子，因为从反射器出发的路上，因此可以将单个谜机器的单个设置视为反射器的共轭。由于共轭不会改变置换的类型，因此单个谜机器的单个设置也是13个换位的产物。这使得很容易加密和解密：每当消息加密时，都会使用每日密钥设置机器，并且该消息为ty ped。解密，可以使用用于加密消息的完全相同的设置在Enigma机器上输入加密消息。因为机器的转子将以与加密的解密方式完全相同，并且由于Enigma Machine的每个设置
安全有效的区块链秘密通信...
摘要区块链在安全和效率方面，在改善太空空间整体网络（Sagins）方面带来了巨大的潜力。在区块链集成的萨金斯中，许多应用程序和服务固有地要求通信的包含和通信行为必须与窃听者相抵触，在这种情况下，秘密通信算法始终被部署为基本通信组件。但是，现有的秘密通信方案与关键问题有关。一方面，他们需要一个发件人长时间在本地维护加密密钥，这是非常昂贵的，并且有效地续订，这意味着更新秘密钥匙。另一方面，秘密发送的数据的密文将明确出现在网络中，因此该方案很容易受到秘密密钥漏洞的影响。在本文中，我们提出了一个安全且有效的秘密通信方案，用于区块链集成的Sagins，称为CC-BSAGINS，以使发件人免于维护秘密密钥。关键技术是以安全且有效的方式将秘密发送的数据映射到基础区块链上的某些交易；映射信息通过秘密通信算法发送。这样的两步机制可从密钥管理中释放发件人，并且不需要传达密文。我们提供正式的安全证明并进行全面的绩效评估，以证明CC-BSAGINS的安全性和效率。