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World File Search System网络流量
HPE引入Aruba NDR
hpe aruba从战略上定位其NDR平台，以解决企业安全中的关键差距：检测网络本身内的威胁，而不仅仅是在周长或端点。对内部网络流量的关注至关重要，因为许多网络攻击，尤其是先进的持续威胁（APT），通常会逃避传统的安全措施。物联网是常规安全模型的重要脆弱性，HPE Aruba的NDR平台有效地减轻了网络工程师的参与。
人工智能驱动的网络安全和父母控制
本文档披露了一个个人AI/ML设备的新颖概念，该概念旨在在网络级别运行，增强安全性，监视使用情况并确保用户受控访问。该设备连接到现有的Wi-Fi网络或集成到Wi-Fi路由器中时，请积极监视网络流量以检测漏洞，威胁和强制执行父母的控制。该系统利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来实时分析，自适应过滤和积极的威胁预防。
CQAI——人工智能，实现更强大的应用……
CQAI 使用多种基于 ML 的分析技术来实时捕获恶意自动化攻击，准确率极高。它预装了一套规则、启发式方法和模型，从部署解决方案的那一刻起就生效。部署后，Cequence 应用安全平台会观察网络流量并构建进一步的模型和启发式方法，从而随着时间的推移提高其有效性。我们的客户可以使用网络层可用的信号和情报来定制平台，以解决他们特定的安全问题。
智能医疗系统的安全分析
摘要：医疗保健行业通过整合医学互联网（IOMT）来通过从不同设备的传输介质（大约对医疗保健人员设备到医疗保健员工设备）启用数据来实现数据进行改革，以通过基于云的服务器进行适当诊断的患者进行进一步分析，从而产生高效和准确的结果。但是，IOMT技术在安全风险和脆弱性方面伴随着一系列缺点，例如违反和暴露患者的敏感和机密数据。此外，网络流量数据容易受到由无线通信和数据更改引起的拦截攻击，这可能会导致不良结果。倡导方案提供了对IOMT网络强大的入侵检测系统（ID）的洞察力。它利用一个蜜罐将攻击者从关键系统中移开，从而减少了攻击表面。此外，IDS还采用了结合逻辑回归和k-neart邻居算法的集合方法。这种方法可以利用两种算法的优势，以提高攻击检测准确性和鲁棒性。这项工作分析了使用的两个与IOMT相关的数据集的影响，性能，准确性和精确结果，其中包含多种攻击类型，例如中间人（MITM），数据注入和分布式拒绝服务（DDOS）。产生的结果表明，所提出的合奏方法有效地检测入侵尝试并将其分类为攻击或正常网络流量，第一个数据集的高精度为92.5％，第二个数据集的精度为99.54％，第二个数据集的精确度为96.74％，对于第二个数据集和99.228％的数据集和99.228％。
TippingPoint™安全管理系统
关键功能•全局安全设备配置和监视。•灵活的网络安全策略管理跨临界点设备共享。•SMS威胁洞察力，优先考虑事件响应措施，并提供相关威胁数据的可见性。•使用主动响应者简化和自动化高级和外部操作的能力。•趋势Micro™数字疫苗™（DV）和Trend Micro™威胁数字疫苗（TELLTDV）服务的集中安全饲料管理。•管理URL信誉源的能力，并支持用户提供的恶意URL条目，并具有完整的API管理。•企业漏洞补救（EVR），以绘制漏洞以趋向Micro™Digital Vacine™威胁智能，并使用虚拟补丁进行补救发现的漏洞。•根据地理区域或国家 /地区检测和阻止网络流量双向的能力。•能够将临界点标识的潜在威胁提交给沙箱进行高级威胁分析和自动阻塞的能力。•启用了框架SSL检查的SMS和托管临界点设备的集中证书存储库。•Active Directory（AD）集成，用于优先的网络用户上下文和报告。•与最新一代临界点解决方案结合使用时，所有网络流量的可视化。•对安全事件和网络使用的高级报告和趋势微分析。•与SIEM，漏洞检测和其他第三方安全解决方案集成的能力。
混合机器学习方法5G流量...
5G技术的开发和应用正在满足对移动通信的不断增长的需求[1]。经济和社会越来越多，由于新的，迅速扩展的技术革命，经济和社会变得越来越数字化，网络和聪明[2]。5G网络提供了几个优势，包括高速，极端可靠性和最小的延迟。具有全球可访问性，5G技术满足了广泛的终端网络的大量资源需求。但是，它还引入了网络流量，异质性和复杂性的指数增加，如图（1）所示。管理传统蜂窝网络中的大量异质数据流造成的可观交通负荷，5G操作员在宏基碱站周围部署了许多低功率微型和PICO基线站。此配置有助于卸载流量并维持跨宏基础站的负载余额[3，4]。准确的流量预测对于优化大型城市中5G蜂窝网络资源的部署和分配至关重要，并增强了交通管理系统的智能和可靠性[5]。鉴于5G网络流量本质上是时间序列数据，因此可以将预测挑战作为时间序列预测建模问题进行构架[6]。过去的方法主要使用数学理论，例如统计和概率分布，用于建模和预测流量流。这种方法依赖于有限参数，而不是数据集大小[7]。
使用强化学习和智能合约智能预防DDOS攻击
文献综述了RL在DDOS预防中的应用，最近出现在文献中。作者（Javadpour等人2023）开发了一种基于切片的基于切片的增强学习（SIRH）模型，该模型允许在5G网络中与其他切片中隔离的折衷切片，从而导致减轻减轻。（He等人） 2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。 智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。 （Yakubu等人 2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。 这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。（He等人2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。（Yakubu等人2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。
网络渗透测试（NPT）
我们的网络渗透测试课程旨在为个人提供精通网络安全所需的知识和技能。参与者将深入研究渗透测试方法，道德黑客原则和法律考虑的复杂性。通过一系列动手实验室会议，学生将学习有效地分析网络流量，识别漏洞并在道德上利用它们。从设置虚拟环境到掌握Wireshark和Metasploit框架等掌握工具，本课程对网络安全技术进行了全面的探索。在课程结束时，参与者将拥有专业知识来进行彻底的网络渗透测试，从而确保组织网络的安全性和弹性。
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