XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIntrusion
某些替代密码的进化关系
讨论：发现表明，异常检测方法在减少侵入检测系统中的假阳性方面起着至关重要的作用。卡方和ANOVA测试的重要p值证实，这些方法比传统技术更有效地最大程度地减少了误报。如标准偏差所示，假阳性率的可变性表明，虽然异常检测通常提高精度，但其有效性可能会取决于特定的实施和网络条件。这些见解强调了精炼异常检测算法以进一步提高准确性并减少错误警报的重要性。
使用Wireshark和机器学习的网络入侵检测D. Chandravathi 1，P.V.S.S. Praneeth 2，*，Abida Sakina 3，Kotti Anjanaa 4，Botch
摘要网络设备的增长强调了对保护数字系统免于不断发展的网络威胁的高级入侵检测（IDS）工具的渴望。传统IDS系统通常很难适应威胁环境，因为它们依赖于预定义的签名列表。本研究提出了一种新的方法，该方法将Wireshark（一种广泛使用的网络数据包分析工具）与用于入侵检测的高级机器学习。我们的系统利用Wireshark的数据摄入和分析功能以及算法（例如梯度提升，天真的bay和随机森林），在检测网络流量数据吞吐量中的缺陷和潜在侵入方面提供了更高的准确性。它为包括DDOS攻击在内的各种网络威胁提供了有效的保护，并符合监管标准。这项研究代表了网络安全改革的重大进步，使组织能够实时减轻威胁，并在持续的数字环境中支持协作防御。一个称为入侵检测系统（IDS）的系统可观察恶意交易的网络流量，并在观察到时立即发送警报。是对网络或系统检查恶意活动或违反政策的软件。每种非法活动或违规通常使用SIEM系统中心记录或通知给药。IDS监视网络或系统以进行恶意活动，并保护计算机网络免受来自包括内部人员在内的用户的未经授权访问的访问。入侵检测器学习任务是建立一个预测模型（即分类器）能够区分“不良连接”（入侵/攻击）和“好（正常）连接”。关键字：DDOS攻击，ID，入侵检测，机器学习，恶意攻击，幼稚 - 绑架，随机森林
基于多代理的增强学习网络入侵检测系统
摘要 - 入侵检测系统（IDS）在确保计算机网络的安全性方面起着至关重要的作用。机器学习已成为一种流行的入侵检测方法，因为它能够在大量数据中分析和检测模式。但是，当前基于ML的IDS解决方案通常很难与攻击模式的不断变化的性质和新攻击类型的出现保持同步。此外，这些解决方案面临与阶级失衡相关的挑战，其中属于不同类别（正常和入侵）的实例数量显着不平衡，这阻碍了它们有效检测次要类别的能力。在本文中，我们提出了一种新型的多代理增强学习（RL）体系结构，以实现自动，高效和健壮的网络入侵检测。为了增强所提出模型的功能，我们通过实施加权均方根损失函数并采用了成本敏感的学习技术来改善DQN算法。我们的解决方案引入了一种弹性体系结构，旨在适应新的攻击并有效地适应现有攻击模式的变化。使用CIC-IDS-2017数据集实现的实验结果，证明我们的方法可以有效地解决类不平衡问题，并以非常低的假阳性速率提供精细的攻击分类。与当前的最新作品相比，我们的解决方案在检测率和假阳性速率方面都具有显着优势。索引术语 - 入侵检测系统（IDS），多代理增强学习，深Q网络（DQN），类不平衡，CIC-IDS-2017
基于机器学习的网络入侵检测...
2 duhok Polytechnic University，Duhok，Kurdistan地区，伊拉克电子邮件：1 aqeel.hanash@auas.edu.edu.krd，2 adnan.mohsin@dpu.edu.edu.kr.kr.kr.kr--摘要 - 全球互联网继续传播，呈现出众多升级危险，具有巨大的潜在危险。现有的静态检测系统需要经常更新基于签名的数据库，并仅检测已知的恶意威胁。目前正在努力开发可以利用机器学习技术准确检测和分类危险内容的网络入侵检测系统。这将导致所需的整体工作量减少。网络入侵检测系统是通过各种机器学习算法创建的。审查的目的是为现有的基于机器学习的侵入检测系统提供全面的概述，目的是协助参与网络入侵检测系统的人。关键字：入侵检测系统，机器学习，SVM，随机森林。
将生成机学习应用于入侵检测
具体来说，我们的文章具有双重目的。第一个目的是提出一项系统的地图研究[79]，该研究确定了如何在入侵域检测领域中使用GMLM。一项系统的映射研究通常通过对已发表的作品进行分类，并经常提供其结果的视觉摘要[79]，通常提供了在某个领域（例如软件工程或医学研究）中发表的研究论文和报告类型的结构[79]。在我们的案例中，我们会进行映射研究，以在高水平上了解如何使用GMLMS进行入侵检测。我们文章的第二个目的是对映射研究中包含的作品进行更深入的分析和综合。第二个目的的最终目标是提出见解，讨论所采用方法的优势和缺点，概述重要的挑战，并指出未来研究的指示。
对连接和自动驾驶汽车网络网络中入侵检测系统的对抗攻击
摘要：机器学习中的分解助长了连接和自动驾驶汽车（CAV）的快速进步，但它们遇到了对抗性攻击的重大风险。本研究探讨了基于机器学习的入侵检测系统（IDSS）在车内网络（IVN）中的脆弱性（IDSS）到对抗性攻击，从而从对操纵CAV感知模型的常见研究转移了重点。考虑到IVN数据的相对简单性质，我们评估了基于IVN的IDS对操纵的敏感性，这是一种至关重要的检查，因为对抗性攻击通常会利用复杂性。我们使用替代IDS提出了一种对抗性攻击方法，该替代ID经过培训的诊断端口数据。在遵守现实的IVN流量限制的同时，在黑盒条件下进行这些攻击时，我们的方法试图欺骗ID，以误解了正常情况到恶意和恶意的案例。对两个IDS模型的评估（基线ID和最先进的模型，即MTH-IDS）呈现了实质性的漏洞，将F1得分从95％降低到97％，并从97％降低到79％。值得注意的是，诱导虚假警报被证明是一种对抗性策略特别有效，破坏了用户对国防机制的信任。尽管基于IVN的IDS的简单性，但我们的发现揭示了可能威胁到车辆安全的关键漏洞，并且需要仔细考虑基于IVN的IDSS的开发以及对IDSS警报的响应的制定。
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：
蒸气入侵（VI）评估工作计划和报告清单
•评估过程中的一致性和可预测性； •准备和审查为布朗菲尔德物业准备的工作计划和报告的最有效过程； •Brownfields重建部分（BRS）最大化数据的可用性； •最小化DEQ审核时间； •减少与其他动员相关的成本和延迟。是您自己的风险进行的，并且可能不会被BRS接受。BRS将使用此清单进行评论。VI评估工作计划和报告必须由NC许可的地质学家或NC专业工程师签署和密封。计划为工作计划和报告提供足够的审查时间。我们的需求一直很高，您的棕地项目经理正在管理多个项目。BRS对包括您的所有项目（包括您的）有既得利益，同时确保采用一致且全面的风险管理方法来保护公共卫生，包括评估现场占用率，因为它与VI风险有关，并且与Brownfields法规相处。为了帮助您，您应该维持与您的Brownfields项目经理（无论是与Brownfields协议生产人员还是与物业管理部门（PMB）员工）保持密切的协调和咨询，以计划在项目时间表中的足够时间。潜在开发人员，他们的技术和法律团队应协调以确保收集的数据的有效性，这是布朗菲尔德财产中有关VI潜在和缓解措施的环境风险决策基础的基础。注意：遵循此清单的工作计划可以作为独立文件提交，也可以作为涵盖其他评估活动的工作计划的一部分（即土壤，地下水等）BRS要求。
QML-IDS：量子机器学习入侵检测系统
摘要 — 量子计算和相关技术的出现为增强网络安全提供了机会。向量子计算能力的转变为制定缓解不断增长的网络完整性威胁的策略铺平了道路。为了应对这一技术进步，我们的研究提出了 QML-IDS，这是一种结合量子和传统计算技术的新型入侵检测系统 (IDS)。QML-IDS 采用量子机器学习 (QML) 方法来分析网络模式和检测攻击活动。通过对公开数据集进行大量实验测试，我们表明 QML-IDS 在攻击检测方面是有效的，并且在二分类和多分类任务中表现良好。我们的研究结果表明，QML-IDS 优于传统机器学习方法，证明了量子增强网络安全解决方案在量子实用时代的前景。索引词 — 量子机器学习、网络安全、量子网络。
利用机器学习进行入侵检测
摘要： - 为了精确识别和分类不同类型的网络攻击，本研究重点是将机器学习方法应用于网络入侵检测。数据收集，预处理，特征缩放，模型定义，特征选择和评估指标都是方法的一部分。不同的机器学习模型，包括决策树分类器和随机森林分类器，以及使用所有功能或每个攻击类别的某些功能的使用。使用K折交叉验证进行评估，并使用分析的准确性，精度，回忆和F1得分等指标进行评估。结果表明，随机森林分类器在处理高维数据集并提高检测准确性方面的效率，使其成为网络入侵检测任务的卓越选择。