XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIntrusion
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
CS 351：网络安全概论-Digital Commons @ njit
• Course Introduction and Overview • Fundamental Security Design Principles • Cryptography Introduction • Cryptography - Symmetric Encryption – Introduction to Block Ciphers • Cryptography - AES, Stream Ciphers and Block Cipher Modes • Public-Key Cryptography – RSA and Digital Signatures • Public-Key Cryptography- Public Key Infrastructure and CA • Hash Functions – Introduction to One-Way Hash Algorithms • Hash Functions – MAC/HMAC, Hash Length Extension Attack • Malicious Software – Virus, Worms, SE, Botnet, Phishing Labs • Intrusion Detection Systems • Network Architecture, Firewalls, Intrusion Prevention Systems • Operating System Security • Vulnerability Management • Denial of Service Attacks (DoS) • Database and Cloud Security • Web Application Attacks (SQL Injection, XSS, CSRF) • User Authentication
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。
产品手册Singtel托管安全服务边缘简化了现代企业的安全管理
用例：安全互联网访问•具有企业级FWAA，Intrusion预防，Web过滤和SWG的远程用户和分支位置的Internet访问，并具有深度SSL检查功能。•提供了通过单个仪表板交付的不同网络安全解决方案以及威胁警报和预示文件的一致观点。•消除了管理不同供应商的多点解决方案的复杂性。•优先考虑威胁警报以有效响应。
肯尼亚人工智能报告的媒体手册
4.9关于AI道德的建议...。APPLICATION OF AI IN MEDIA PRACTICE ............................................. 16 5.1 Content Gathering ................................................................................................ 16 5.2 Content Production .............................................................................................. 17 5.3 Content Distribution ............................................................................................ 17 5.4 Audience Engagement & Measurement ................................................................................................................................. 17 6。AI的道德使用原则......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6.4 Transparency and Explainability ....................................................................... 17 6.5 Fairness ................................................................................................................. 18 6.6 Diversity and Accessibility ................................................................................. 18 6.7 Intrusion to Privacy ............................................................................................. 18 6.8数据保护和治理...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
课程规格一般信息
The Need for Security: Threats, Attacks, Secure Software Development 2 - Legal, Ethical, and Professional Issues in Information Security 3 - Risk Management 4 - Planning for Security 5 - Security Technology: Intrusion Detection and Prevention Systems, and Other Security Tools 6 - Security Technology: Firewalls and VPNs: Access Control: Identification Authentication ,Authorization, Accountability, Firewalls: Firewall Processing Modes Firewalls Categorized by Generation, Firewalls Categorized by Structure防火墙体系结构选择合适的防火墙配置和管理防火墙，内容过滤器，保护远程连接：远程访问虚拟专用网络（VPN）
CS4286：Internet安全和电子商务协议
A selection of topics from the following: network security, computer security, malicious software, access control, firewall, intrusion detection systems, classical cryptography, symmetric-key encryption, DES, AES, public key cryptography, digital signature, digital certificate, message authentication, hash functions, RSA, ECC, SHA-1, SHA-256, PKI, authentication and key establishment protocols, SSL，PEM，PGP，IPSEC，IKE，E-CASH，MICROPAYEMENT，SET，电子投票，电子拍卖，智能卡等
计算机科学 (COSC) - 目录
COSC 4367 防火墙和入侵检测系统 3 学期学分（3 讲座学分）这是一门应用课程，重点介绍用于建立网络间结构的标准和技术，这些结构将支持 TCP/IP 数据流，以便更高级别的服务在其上运行。本课程介绍防火墙、入侵防御系统 (IPS) 和入侵检测系统 (IDS) 技术。主题包括 Windows、Linux、Check Point 和 Cisco 防火墙、TCP/IP 和开放系统互连 (OSI) 模型、攻击流量分析以及基于网络和基于主机的硬件和软件。将通过适当的练习检查和评估设备配置。先决条件：（COSC 4365）和 COSC 3372。
标题列表2025
OK6CY13 Rule-Based With Machine Learning IDS for DDoS Attack Detection in Cyber-Physical Production Systems (CPPS) OK6CY14 Rethinking Membership Inference Attacks Against Transfer Learning OK6CY15 Automatic Evasion of Machine Learning-Based Network Intrusion Detection Systems OK6CY16 Evasion Attack and Defense on Machine Learning Models in Cyber- Physical Systems: A Survey OK6CY17 Transferability of Machine Learning Algorithm for IoT Device Profiling and识别OK6CY18网络威胁分类模型的自我训练以威胁付费中心增强OK6CY19 rmdnet-Deep学习范式，用于有效的恶意软件检测和分类OK6CY20高级机器学习基于机器学习的恶意软件检测系统
保障未来出行安全：网络安全问题...
鉴于电动汽车 (EV) 市场的不断扩大，开发一个兼顾消费者便利性和安全性的生态系统势在必行。电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS) 提供的大量数据由物联网 (IoT) 生态系统提供支持。入侵检测系统 (IDS) 跟踪网络流量以发现 IT 和 IoT 环境中潜在的危险数据交换，其有效性和准确性正在不断提高。由于机器学习和深度学习技术加速了 IDS 的发展，入侵检测正成为学术界的一个主要课题。本文提出的研究目标是使用基于机器学习的入侵检测系统来保护电动汽车充电站 (EVCS) 的生态系统，该系统具有低误报率和高准确率。