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NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄等国竞争升级，大国竞争时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的一个关键因素是日本对防务的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，2000年日本的防务开支也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比，2000年接近1：1，到2020年已扩大到1：4.1。军事战略上有所谓3：1原则，即进攻方需要的兵力是防守方的3倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边，中国持续并加紧单方面改变现状的企图，扩大并加强军事活动。如果把这个原则简单套用到日中两国身上，日本的防务费至少是中国的三分之一。考虑到现在的日中比例以及未来中国防务费的增长速度，日本要维持三分之一的防务费可能需要10万亿日元的规模。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是菅义伟政府继任的岸田文雄政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障协商委员会（2+2）会议，并于4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟奠定了明确路线，期待在角色、任务、能力等磋商方面取得进展，切实加强防务合作。
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄美竞争的升级，“大国竞争”时代再度来临。这种大国竞争包括两个方面。一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本，是这两场大国竞争的参与者。后一场竞争的关键要素是日本对防务投入的力度。日本的防务开支长期保持不变，约为GDP的1%，即实际5万亿日元左右。即便如此，日本的防务开支在2000年也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前已降至17%。2000年，日本与东亚防务开支最大的中国防务开支之比接近1：1。到2020年，这一比例已扩大到1：4.1。在军事战略上，所谓的3：1规则假定攻击者需要的兵力是防御者的三倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边地区，中国持续并加强了单方面改变现状的尝试，并扩大和加强了军事活动。如果简单地将这一规则应用于日本和中国，日本的防务开支至少是中国的三分之一。考虑到目前日中比重及未来中国防务费增长，日本防务费规模可能在10万亿日元左右，以维持三分之一的水平。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是岸田文雄政府接替菅义伟政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障磋商委员会（2+2）会议，4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟铺平了道路。预计角色、任务和能力磋商的进展将加强切实的防务合作。
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄三国竞争的升级，“大国竞争”时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的关键在于日本在防务上的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，日本的防务开支在2000年也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比在2000年接近1：1，到2020年则扩大到1：4.1。军事战略中所谓的“3：1法则”是指进攻方需要比防守方多3倍的兵力。在包括钓鱼岛在内的日本周边地区，中国不断加强单方面改变现状的企图，扩大军事活动，并不断加强军事活动。如果简单地将这一法则应用于日本和中国，日本的国防开支至少是中国的三分之一。考虑到目前日中比例和未来中国国防开支的增长，日本的国防开支可能会达到
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄等国竞争升级，大国竞争时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的一个关键因素是日本对防务的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，2000年日本的防务开支也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比，2000年接近1：1，到2020年已扩大到1：4.1。军事战略上有所谓3：1原则，即进攻方需要的兵力是防守方的3倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边，中国持续并加紧单方面改变现状的企图，扩大并加强军事活动。如果把这个原则简单套用到日中两国身上，日本的防务费至少是中国的三分之一。考虑到现在的日中比例以及未来中国防务费的增长速度，日本要维持三分之一的防务费可能需要10万亿日元的规模。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是菅义伟政府继任的岸田文雄政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障协商委员会（2+2）会议，并于4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟奠定了明确路线，期待在角色、任务、能力等磋商方面取得进展，切实加强防务合作。
NIDS 东亚战略评论 2022
随着中美、俄等国竞争升级，大国竞争时代再度来临。大国竞争包括两个方面，一是围绕科技的综合国力竞争，二是地缘战略力量对比的竞争。与美国采取相同战略地位的日本是这两大国竞争的一方。后一种竞争的一个关键因素是日本对防务的投入程度。日本的防务开支长期保持在GDP的1%左右，实际约为5万亿日元。即便如此，2000年日本的防务开支也占东亚地区防务开支总额的38%，尽管目前这一比例已降至17%。日本与东亚防务开支最大的国家中国的防务开支比，2000年接近1：1，到2020年已扩大到1：4.1。军事战略上有所谓3：1原则，即进攻方需要的兵力是防守方的3倍。在包括钓鱼岛在内的日本周边，中国持续并加紧单方面改变现状的企图，扩大并加强军事活动。如果把这个原则简单套用到日中两国身上，日本的防务费至少是中国的三分之一。考虑到现在的日中比例以及未来中国防务费的增长速度，日本要维持三分之一的防务费可能需要10万亿日元的规模。这样的防务费水平，必须考虑财政破产风险与威慑失效风险之间的平衡。美国是拜登政府上台，日本是菅义伟政府继任的岸田文雄政府。拜登政府于2021年3月举行日美安全保障协商委员会（2+2）会议，并于4月举行日美首脑会谈，为强化日美同盟奠定了明确路线，期待在角色、任务、能力等磋商方面取得进展，切实加强防务合作。
基于超图的机器学习合奏网络入侵检测系统
摘要 - 检测恶意攻击的网络入侵检测系统（NID）继续面临挑战。NID通常是离线开发的，而它们面临自动生成的端口扫描尝试，从而导致了从对抗性适应到NIDS响应的显着延迟。为了应对这些挑战，我们使用专注于Internet协议地址和目标端口的超图来捕获端口扫描攻击的不断发展的模式。然后使用派生的基于超图的指标集来训练集合机学习（ML）基于NID的NID，以高精度，精确和召回表演以高精度，精确性和召回表演以监视和检测端口扫描活动，其他类型的攻击以及对抗性入侵。通过（1）入侵示例，（2）NIDS更新规则，（3）攻击阈值选择以触发NIDS RETRAINGE RECESTS的组合，以及（4）未经事先了解网络流量本质的生产环境。40个场景是自动生成的，以评估包括三个基于树的模型的ML集成NID。使用CIC-IDS2017数据集进行了扩展和评估所得的ML集合NIDS。结果表明，在更新的nids规则的模型设置下（特别是在相同的NIDS重新培训请求上重新训练并更新所有三个模型），在整个仿真过程中，提出的ML集合NIDS明智地进化了，并获得了近100％的检测性能，并获得了近100％的检测性能。
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。
基于机器学习的网络入侵检测优化云计算环境
摘要 - Cloud Computing是世界各地企业之间的新兴选择，因为它提供了灵感和全球的Web计算机功能作为可自定义的服务。由于云服务的分散性质，安全是一个主要问题。由于入侵者对任何形式的攻击，隐私和安全性都是极大的选择，这是对按需服务成功的重大障碍。网络交通量的大量增加为日益困难和广泛的安全脆弱性开辟了道路。使用传统的入侵检测系统（IDS）防止这些尝试无效。因此，本文提出了一种基于机器学习（ML）模型的新型网络入侵检测系统（NIDS），称为支持向量机（SVM）和极端梯度增强（XGBoost）技术。此外，基于乌鸦搜索算法的高参数优化技术正在利用来优化NID的性能。此外，基于XGBoost的特征选择技术用于提高NIDS方法的分类精度。最后，使用NSL-KDD和UNR-IDD数据集评估了提出的系统的性能，实验结果表明，它的性能优于基线，并且有可能在现代NID中使用。
使用大语言模型迈向可解释的网络入侵检测
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了语言处理任务，尤其是作为聊天代理。但是，他们对威胁检测问题的适用性不清楚。本文研究了将LLMS作为网络入侵检测系统（NIDS）的可行性，尽管它们的计算要求很高，但出于解释性的目的而迅速占有一致。此外，已经投资了开发LLM的资源，它们可能会为NID提供效用。当前最新的NID依赖于人工基准测量数据集，当应用于现实世界的网络工作环境时，导致偏斜的性能。因此，我们将GPT-4和LLAMA3模型与传统体系结构和基于变压器的模型进行了比较，以评估它们在不依赖人工偏斜的数据集而不依赖于其广泛的预培养的AC受过的知识的情况下，不依赖于人工偏斜的数据集。我们的结果表明，尽管LLM在精确的攻击检测中挣扎，但它们具有通往可解释的NID的途径的重要潜力。我们的前探索表明，LLM不适合检测恶意Netfrows。最有希望的是，这些具有NID中互补药物的重要潜力，尤其是在与检索增强的Generation（RAG）集成时提供解释并有助于威胁响应，并呼叫功能。
混合深度学习网络入侵检测系统基于卷积神经网络和双向长期记忆
摘要 - 在信息和数据是有价值的资产的时代，网络安全已变得至关重要。需要有效的网络入侵检测系统（NID）来保护敏感的数据和信息从网络攻击中。许多研究使用机器学习算法和网络数据集创建了NID，这些数据集无法准确反映实际的网络数据流。增加硬件功能和处理大数据的能力使深度学习成为开发NID的首选方法。这项研究使用两种深度学习算法开发了一个NIDS模型：卷积神经网络（CNN）和双向长期术语记忆（BILSTM）。cnn提取了提出的模型中的空间特征，而Bilstm提取了时间特征。使用两个公开可用的基准数据集CICIDS2017和UNSW-NB15，用于评估模型。所提出的模型在准确性方面超过了先前的方法，在CICIDS2017数据集中，二进制和多类分类的二进制和多类分类达到了99.83％和99.81％。在UNSW-NB15数据集上，该模型分别为二进制和多类分类的精度分别达到94.22％和82.91％。还使用主组件分析（PCA）用于功能工程，以提高模型训练的速度并将现有功能降低到十个维度，而不会显着影响模型的性能。关键字 - 双向长期记忆，卷积神经网络，深度学习，网络入侵检测系统，主成分分析