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有线和无线入侵传感器-DOCS
Verkada的有线和无线入侵传感器套件为任何站点提供了完整的建筑保护。我们的有线传感器可以连接到BP52面板，BE32 Expander或BP41面板，而我们的无线传感器将自动连接到最近的VLINK集线器。Vlink是Verkada的专有无线协议，可针对安全性，范围和传感器电池寿命进行优化。
使用TabTransFormer的高级网络入侵检测
5 nxz243@alumni.bham.ac.uk; 6 zgjsntfmy@gmail.com; 7 chufeng.jiang@utexas.edu摘要：在当今的数字时代，网络系统的安全至关重要，这在网络威胁和复杂的入侵技术的越来越多的危机中至关重要。本文解决了当今数字景观中对强大的网络入侵检测系统（NID）的关键需求，这在不断升级的网络威胁中。利用源自模拟军事网络环境的数据集，我们探索了网络战中遇到的各种入侵场景。回顾现有文献揭示了一系列方法，包括基于异常和深度学习的方法。为了增强当前方法，我们建议使用基于变压器的架构TabTransFormer进行网络入侵检测的二进制分类框架。我们提出了详细的方法，包括数据预处理，模型架构和评估指标，并获得经验结果，证明了我们方法在缓解网络威胁和增强网络安全性方面的功效。关键字：网络安全；入侵检测； tabtransformer。1。在当今互连的数字景观中引言，确保网络系统的安全性和完整性至关重要[1-2]。随着网络威胁的扩散[3] [4]和复杂的入侵技术，对强大的网络入侵检测系统（NIDS）的需求从未如此关键。这项研究的基础是基于对来自模拟军事网络环境的综合数据集的分析。解决上述挑战和本文解决了网络入侵检测的挑战，重点是对有效方法的开发和评估，以保护网络基础架构免受恶意活动。此数据集模拟了典型的美国空军LAN的复杂性，提供了反映现实世界网络行为的RAW TCP/IP转储数据的丰富来源。在这个模拟的环境中，制定了各种入侵场景，其中包括在网络战场中常见的一系列攻击类型。对网络入侵检测中现有文献的全面综述揭示了方法和方法的各种环境。一组研究深入研究基于异常的技术，阐明了网络入侵检测中普遍存在的挑战和系统[1-2]。另一套研究提出了用于入侵检测的深度学习方法，展示了它们在缓解网络威胁方面的功效[3-5]。此外，一些研究利用卷积神经网络（CNN）来增强入侵检测能力[6-8]，突出了晚期神经体系结构的适用性[9-10]。全面评论提供了对现有方法论的见解[11-15]。其他研究探讨了入侵检测的深度学习方法[16-22]，强调了它们增强网络安全性的潜力[23]。对话语的一些贡献包括调查，系统研究和比较分析，从而提供了有关各种入侵检测技术的优势和局限性的宝贵观点[24-28]。这些限制强调了可以解决现有方法的缺点并为网络入侵检测提供可扩展，高效且可靠的解决方案的创新方法的需求。在这项研究中，我们将网络入侵检测的问题构图为二进制分类任务，其中网络连接分为“正常”或“异常”。利用数据集中封装的大量功能，我们的目标是开发一个能够准确区分良性和恶意网络流量的强大而可扩展的入侵检测模型。
用可解释的AI
摘要：入侵检测系统（IDS）对于识别网络攻击并为每种风险采取适当的措施至关重要。机器学习（ML）技术的效率在存在无关的特征和阶级失衡的情况下被妥协。在这项研究中，提出了有效的数据预处理策略，以增强模型的普遍性。使用K-均值Smote解决类别的差异。之后，我们提供了一种混合特征选择方法，该方法结合了过滤器和包装器。此外，通过改变最佳特征子集来分析超参数调整的光梯度增强机（LGBM）。实验使用了数据集 - UNSW-NB15和CICIDS-2017，其精度分别为90.71％和99.98％。由于模型的透明度和概括性很大程度上取决于理解预测的每个组成部分，因此我们采用了可解释的人工智能（XAI）方法，Shapley添加说明（SHAP）来提高对预测结果的理解。
入侵检测：一种深度学习方法
摘要 - 网络入侵是当今所有行业的重要问题。该解决方案的关键部分是能够有效检测入侵。随着人工智能的最新进展，当前的研究已经开始采用深度学习方法进行入侵检测。当前的多级入侵检测方法包括使用深神经网络。但是，它未能考虑到数据集中存在的数据对象和长期依赖关系之间的空间关系。本文提出了一种新型体系结构，以打击具有卷积神经网络（CNN）模块的入侵检测，以及长期内存（LSTM）模块以及带有支持向量机（SVM）分类功能的长期记忆（LSTM）。分析之后是对常规机器学习技术和深度学习方法的比较，这些方法突出了可以进一步探索的领域。
自动入侵检测系统的设计... - arXiv
带报警器的自动入侵检测系统的设计 Awodele Oludele、Ogunnusi Ayodele、Omole Oladele、Seton Olurotimi 计算机科学与数学系，巴布科克大学 Ilishan-Remo，尼日利亚奥贡州 摘要 - 安全与保障是两个相互交织的术语。人们普遍认为，当一个地方或系统安全时，它就是安全的。本文介绍了一种集成三种设备进行物理入侵检测的方法。因此，本文提出了一种提高封闭区域安全级别的方法，即使用实现最佳安全性所需的四个安全层中的三个。本文旨在表明，安装多个安全设备的系统往往可以防止未经授权的访问。本文将说明如何在封闭区域中实施此方法，该区域的安全级别必须始终保持在高水平。关键词- 安全；安全；入侵；检测 1.简介 安全已被 [1] 定义为免受伤害的安全。它是一个
基于嵌入式人工智能的智能入侵检测系统...
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架，并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究，该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景，因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持，CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后，提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端，服务器存储和维护收集的数据，以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测，该模型分为两类，即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA)，评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证，并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景，例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等，并为未来的优化研究铺平了道路。
基于异常的航空电子嵌入式入侵检测...
本文首先介绍了在航空电子系统中引入入侵检测系统 (IDS) 所带来的挑战。特别是，我们讨论了此类系统的一些具体特征以及基于签名和基于异常的技术在航空电子环境中的优势和局限性。基于此分析，提出了一个框架，将基于主机的入侵检测系统 (HIDS) 集成到通用综合模块化航空电子设备 (IMA) 开发过程中，以适应航空电子系统的限制。提出的 HIDS 架构由三个模块组成：异常检测、攻击确认和警报发送。为了证明此 HIDS 的效率，还开发了一个攻击注入模块。总体方法是在运行驾驶舱显示功能的 IMA 平台上实现的，以代表嵌入式航空电子系统。
使用机器学习的网络入侵检测
摘要。随着网络攻击的越来越复杂和频率的日益增长，对于可以实时检测和防止违规的有效系统的迫切需要。基于AI/ML的网络入侵检测系统（NID）通过分析流量模式来确定防火墙，路由器和网络基础架构中的安全漏洞来满足这一需求。通过集成机器学习算法 - K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，该系统能够检测已知的网络威胁和以前看不见的攻击矢量。与密切依赖预定义折衷指标（IOC）的传统方法不同，该系统利用异常检测技术，使其能够识别新的和新兴的威胁。随着网络攻击的发展，组织必须采用自适应方法来保护其网络。该系统在对网络流量进行分类方面具有很高的准确性，并提供了可疑活动的早期警告的实时警报。它还包括直观的可视化，帮助网络管理员了解攻击性质和范围。随着日益复杂且频繁的网络攻击的兴起，此NIDS为增强网络安全性和响应功能提供了强大的解决方案。
OSE-IDS：优化的堆叠集合入侵检测...
摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多，智能网络入侵检测系统（NIDS）的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外，还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计，例如网络流量中的无关功能，罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID，以准确检测恶意行为。首先，一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二，为了解决数据不平衡，我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术，以确保对少数派攻击的平衡表示。最后，堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集（用于入侵检测研究的综合基准），我们的方法达到了令人印象深刻的99.76％的令人印象深刻的检测率，从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位，异常检测器，最佳特征选择，不平衡数据集，SMOTE，集合分类器。