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World File Search System网络流量
基于人工智能的5G网络流量预测
2 文献综述 6 2.1 愿景和动机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3.1 网络切片面临的挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... ... 12 2.6.3 物联网（IoT）和工业物联网（IIoT） .................................................................................. 14 2.7 5G 面临的挑战 .................................................................................................................................................. 15 2.7.1 网络软件化 .................................................................................................................................................. 15
揭露网络流量中的隐藏威胁
与应用相关的元数据提取进行深度数据包检查。应用程序元数据智能（AMI）扩展了从Gigamon应用程序可视化和过滤得出的应用层可见性，并支持获取应用程序行为的全面方法。它提供了有关东西方流量的宝贵信息，而无需捕获整个数据包。元数据提取有助于减少正在处理的数据量，从而使其更容易进行分析。它包含诸如源和目标IP地址，端口，协议，时间戳以及威胁检测和调查中使用的其他相关上下文信息之类的属性。Gigamon AMI支持近7,000个协议，应用程序，用户行为和L4 – L7属性，这些属性涉及超过4,000个标准和自定义应用程序。
DMF：基于多模式融合的深层网络流量分类模型
摘要：随着加密流量的兴起，传统的网络分析方法变得越来越有效，导致转向基于深度学习的方法。其中，基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性，因此引起了人们的关注。但是，现有的研究主要依赖于晚期融合技术，这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制，我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型，该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说，我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式，在每个级别上增强特征表示，并保留层间相关性，以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力，同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明，我们的方法达到的分类精度为98.23％和97.63％，表现优于现有的基于多模式学习的方法。
入侵检测的网络流量分析AI驱动灾难响应和恢复系统
摘要：在过去的两年中，AI和机器人技术与灾难响应和恢复有良好的整合。研究论文重点介绍了AI驱动机器人在处理各种灾难场景中的进步，从地震，洪水和飓风等自然灾害到涉及工业事故和恐怖袭击的人造危机。它审查了允许机器人在危险的景观中移动，进行搜索和救援，运输医学并参与恢复基础设施的最先进技术。它们包括用于实时数据处理的机器学习算法，自主导航，人类机器人交互和多机器人协调。本文还解释了AI-Robotics系统的一些挑战和局限性，包括道德问题，物流和用于部署的标准化协议。我们讨论了案例研究和实验结果如何指出AI驱动的机器人将灾难反应和恢复转变为挽救生命和经济补救活动的潜力。
基于排队的大流量管理系统...
在现代通信和信息交换领域，网络流量监控是理解和提高网络性能的重要机制。网络系统日益复杂，需要采用强大的方法来分析和管理数据流，确保高效运行和最佳用户体验。在此背景下，本研究计划着手构建一个基础网络流量分析模型，其根源在于排队理论的原理。本研究承认网络流量动态与排队原理之间错综复杂的相互作用，这为理解和预测拥塞模式提供了一个结构化的框架。通过排队理论的视角，该项目旨在揭示网络流量的细微行为，为优化性能和资源分配的明智决策铺平道路。具体来说，本研究围绕两个不同的排队模型——（M/M/1）：（（C+1）/FCFS）和（M/M/2）：（（C+1）/FCFS）——进行战略性选择，以预测网络流量的稳定拥塞率。
人工智能在网络取证中的应用
摘要 网络取证侧重于识别和调查内部和外部网络攻击、网络协议的逆向工程以及对联网设备的非仪器化调查。它处于数字取证、事件响应和网络安全的交叉点。网络攻击利用软件和硬件漏洞以及通信协议。网络取证调查的范围可以从整个互联网到单个设备的网络流量。网络分析工具 (NAT) 可帮助安全专业人员和执法人员捕获、识别和分析网络流量。然而，在大多数情况下，需要分析的数据量非常庞大，尽管有一些内置的 NAT 自动化，但调查网络流量通常是一个艰巨的过程。此外，专家在调查来自自动化系统的高频率误报警报时仍然浪费了大量时间。为了解决这个影响全球的问题，越来越多地采用基于人工智能的方法来自动检测攻击并提高网络流量分类的准确性。本文全面概述了网络取证的最新进展以及专家系统、机器学习、深度学习和集成/混合方法在该领域一系列应用领域的应用。这些应用领域包括网络流量分析、入侵检测系统、物联网设备、云取证、DNS 隧道、智能电网取证和车辆取证。此外，本文还讨论了上述每个应用领域的当前挑战和未来研究方向。
管理软件定义网络控制器的风险
NSA 建议企业使用支持网络流量协议的 SDNC，以保护通过网络传输的身份验证和配置信息。对于管理流量，管理员工作站和 SDNC 之间的网络流量应使用强加密，例如传输层安全性 (TLS) 版本 1.2 或更高版本和安全外壳 (SSH) 版本 2 或更高版本。如果使用远程身份验证，请确保往返于远程服务的网络流量已加密，并确保通过网络传输的任何身份验证信息（包括密码、令牌、哈希、票证和质询响应）都受到保护以免被检查。包含在 SDNC 和网络设备之间传输的网络设备配置的流量也应加密。[4]
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。
实施计划
1 有关受标准约束的配电供应商的更多信息，请参阅修订后的 CIP 标准和定义的适用性部分。2 高影响和中等影响大型电力系统网络系统的内部网络安全监控，命令编号 887，182 FERC ¶ 61,021（2023 年）。2 同上，第 5 页。（第 887 号命令规定，任何新的或修改后的 CIP 可靠性标准都应：（1）满足负责实体在其 CIP 网络环境内制定网络流量基线的需要；（2）满足负责实体监控和检测 CIP 网络环境内未经授权的活动、连接、设备和软件的需要）；以及（3）要求负责实体通过记录网络流量、维护有关网络流量的日志和其他收集的数据，并实施措施尽量减少攻击者从受感染设备中删除其策略、技术和程序证据的可能性，以高置信度识别异常活动。
生成AI如何优化操作效率和保证-RADCOM
生成AI通过预测网络流量模式，用户行为和潜在的拥塞点来增强动态资源分配（DRA）。这可以实现先发制人的资源调整，网络参数的动态配置以及最小的停机时间的有效性能。通过不断监视性能，检测异常和均匀分布网络流量，生成AI保持高质量的服务（QOS）。此外，它可以管理虚拟网络功能，优化能源消耗，确保最佳资源利用并提供可靠的网络基础架构。