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LLM可以理解计算机网络吗？走向虚拟系统管理员
摘要 - 人工智能和典型的大语言模型（LLMS）的发展，为帮助系统管理员管理现代网络的复杂性提供了有希望的前景。，尽管存在这种潜力，但文献中仍然存在有关LLM可以理解计算机网络的程度的显着差距。没有经验证据，系统管理员可能会依靠这些模型，而不会确保其在准确执行与网络相关的任务方面的功效。在本文中，我们是第一个对LLMS对计算机网络理解的详尽研究。我们提出了几个研究问题，以确定LLM在提供网络拓扑及其问题时是否可以提供正确的答案。为了评估它们，我们开发了一个详尽的框架来评估LLMS在各种网络相关任务中的功能。我们在多个计算机网络上评估了我们的框架（例如，GPT4）和开放源代码（例如Llama2）模型。使用零拍的场景中，我们在通用LLM中的发现表明了令人鼓舞的结果，最佳模型的平均准确度为79.3％。专有的LLM在中小型网络中取得了值得注意的结果，而挑战则持续理解复杂的网络拓扑，尤其是对于开源模型。此外，我们提供了有关及时工程如何提高某些任务准确性的洞察力。索引术语 - LARGE语言模型，计算机网络，系统管理员。
三名新泽西男子承认参与贩卖假冒计算机网络设备的阴谋
由美国大型科技集团思科系统公司制造。尽管被告宣传他们出售的思科产品是全新正品，但这些产品实际上是他们从各个海外供应商处以远低于市场价格的价格采购并以更高价格转售的假冒设备。
联邦学习遭受攻击：通过计算机网络中的数据中毒攻击暴露漏洞
摘要 — 联邦学习是一种使多个设备能够共同训练共享模型而不共享原始数据的方法，从而保护数据隐私。然而，联邦学习系统在训练和更新阶段容易受到数据中毒攻击。使用 CIC 和 UNSW 数据集，在十分之一的客户端的 FL 模型上测试了三种数据中毒攻击 - 标签翻转、特征中毒和 VagueGAN。对于标签翻转，我们随机修改良性数据的标签；对于特征中毒，我们改变随机森林技术识别出的具有高度影响力的特征；对于 VagueGAN，我们使用生成对抗网络生成对抗样本。对抗样本只占每个数据集的一小部分。在本研究中，我们改变了攻击者修改数据集的百分比，以观察它们对客户端和服务器端的影响。实验结果表明，标签翻转和 VagueGAN 攻击不会显著影响服务器准确性，因为它们很容易被服务器检测到。相比之下，特征中毒攻击会巧妙地削弱模型性能，同时保持较高的准确率和攻击成功率，凸显了其隐蔽性和有效性。因此，特征中毒攻击可以操纵服务器，而不会显著降低模型准确率，这凸显了联邦学习系统面对此类复杂攻击的脆弱性。为了缓解这些漏洞，我们探索了一种名为“随机深度特征选择”的最新防御方法，该方法在训练期间将服务器特征随机化为不同大小（例如 50 和 400）。事实证明，该策略在最大程度地降低此类攻击的影响（尤其是在特征中毒方面）方面非常有效。
AIC v澳大利亚临床实验室有限公司简洁陈述
8在获取MEDLAB之前，ACL没有就与MedLab计算机网络相关的风险，MEDLAB持有的个人信息或解决与该网络获取相关的任何网络安全风险所采取的步骤进行足够的网络安全评估。特别是，在获得MedLab之前，ACL在前三年中没有进行过任何IT五式测试，脆弱性评估或IT安全审核。从2021年底开始，ACL拥有并控制了MedLab的计算机网络，该网络与ACL的计算机网络分开运行。此外，从那时起，IT团队负责向ACL首席信息官（CIO）报告的MEDLAB计算机网络的日常运营。ACL计划将MEDLAB的网络转移到ACL的网络并退役MEDLAB服务器。直到2022年7月左右才发生。
第八章 ARPANET的诞生和发展
计算机网络成为现实。他对星际计算机网络的设想有助于激发这些发展。他和 Albert Vezza 在描述早期的网络进步时写道：“莎士比亚可能已经预见到了信息网络的现状，他说：‘……过去只是序幕；未来，在你和我的退伍中。’” 2 网络成长和发展的故事为其继续扩展提供了重要的经验教训。这个连接全球数百万人的国际网络的发展现在正处于转折点。它会继续前进还是会绕道而行？了解促进全球计算机网络发展的环境和政策为其进一步扩展奠定了基础。这样的理解也将使我们能够为通过这些政策发展和繁荣的合作网络文化做出贡献。ARPANET 的发展
实施机器学习以进行入侵检测...
摘要在越来越多地发展的数字时代，计算机网络安全是一个非常重要的问题，尤其是随着网络攻击的威胁增加。检测这些威胁的有效方法之一是通过实施机器学习。本研究旨在开发和评估能够实时检测到计算机网络的入侵的机器学习模型。所提出的模型使用监督的学习技术，其中包含正常网络流量和包含攻击流量的数据集用于训练算法。所考虑的算法包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM）。 这项研究还进行了比较分析，以评估每种算法的性能，以准确性，精度，召回和处理时间。 实验结果表明，应用的机器学习模型能够以高度准确性检测各种类型的攻击，在测试数据集中达到95％以上。 此外，事实证明，随机森林是检测入侵和精度和处理时间之间最佳平衡的最有效算法。 该系统的实施有望提高检测到计算机网络入侵的能力，从而有助于维持数据安全并减少由于网络攻击而导致的潜在损失。 关键字：机器学习，入侵检测，计算机网络所考虑的算法包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM）。这项研究还进行了比较分析，以评估每种算法的性能，以准确性，精度，召回和处理时间。实验结果表明，应用的机器学习模型能够以高度准确性检测各种类型的攻击，在测试数据集中达到95％以上。此外，事实证明，随机森林是检测入侵和精度和处理时间之间最佳平衡的最有效算法。该系统的实施有望提高检测到计算机网络入侵的能力，从而有助于维持数据安全并减少由于网络攻击而导致的潜在损失。关键字：机器学习，入侵检测，计算机网络
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
脑眼连接视力诊所俄克拉荷马城，俄克拉荷马州向我们的患者发出数据安全事件通知脑眼连接视力诊所（“Bra
Brain and Eye Connection Vision Clinic 俄克拉荷马城，OK 向我们的患者发出数据安全事件通知 Brain & Eye Connection Vision Clinic（“Brain & Eye”）致力于保护我们患者信息的机密性和安全性。遗憾的是，此通知是关于涉及部分信息的事件。2024 年 9 月 16 日，Brain & Eye 发现其计算机网络上存在异常活动。在立即调查异常活动后，Brain & Eye 确定它是勒索软件攻击的受害者。调查显示，攻击者从 2024 年 7 月 6 日开始获得了对 Brain & Eye 计算机网络的访问权。Brain & Eye 在意识到攻击后立即采取措施遏制攻击，并已能够恢复其系统并限制对其计算机网络的访问。由于攻击者可以访问 Brain & Eye 计算机网络上的一些不安全数据，Brain & Eye 得出结论，攻击者可能已获得对过去和当前患者的个人健康信息的未经授权的访问权。 Brain & Eye 已确定此次事件涉及的个人信息类型可能包括：全名、社会安全号码、地址、出生日期和医疗诊断。Brain & Eye 正在向信息被卷入此次安全事件的患者发送通知信。