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电子邮件启用警报网络入侵检测系统
Hegde 5，Harsh Kumar 6 1，2，2，3，4，5，6计算机科学和工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - 在不断发展的网络安全环境中，强大的入侵检测系统（IDS）的重要性至关重要。本研究探讨了监督机器学习模型的整合，例如决策树，支持向量机（SVM）和随机森林，以提高网络入侵检测系统（NIDS）的能力。建议的方法包括使用KDD-CUP99数据集的数据预处理，功能选择和模型培训。本研究对具有41个特征的模型的性能进行了比较分析，并减少了通过递归功能消除（RFE）获得的15个功能。这项研究有助于理解机器学习在加强电子邮件启动的有效性，从而使NID能够抵抗网络威胁。索引术语 - 网络入侵，监督机器学习，网络攻击检测，网络安全性，电子邮件ALERT，威胁检测。
两次世界大战期间日本的“航母革命”
・ Katsuya Tsukamoto，“海军航空作战：第二次世界大战期间航空母舰作战的发展”，2014 年国际战争史论坛论文集：“联合作战和联合作战的历史”，2015 年 3 月，第 71-83 页。 ・ Katsuya Tsukamoto、Toyoko Kudo 和 Shuji Sue，“为什么国家保持无核状态？扩展威慑对核扩散的影响”，NIDS 安全报告，第 10 期（2009 年 12 月），第 51-90 页。
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。
网络安全机学习模型的数据集
摘要：发现网络安全威胁变得越来越复杂，即使不是不可能！可以利用人工智能（AI）的最新进展来智能发现网络安全威胁。AI和机器学习（ML）模型取决于相关数据的可用性。基于ML的网络安全解决方案应在现实世界攻击数据上进行培训和测试，以便解决方案产生可信赖的结果。问题是，大多数组织无法访问可用，相关且可靠的现实世界数据。当训练用于发现新型攻击的ML模型（例如零日攻击）时，此问题会加剧。此外，网络安全数据集的可用性受到隐私法律和法规的负面影响。本文提出的解决方案是一种方法论方法，可指导组织开发网络安全ML解决方案，称为Cysecml。cysecml提供了获得或生成合成数据，检查数据质量以及识别优化ML模型的功能的指导。使用网络入侵检测系统（NIDS）来说明网络安全和AI概念的收敛性。
年度报告2023-24
Vyas教授一直担任设计事务的领导，他的杰出职业生涯以几个国家和国际里程碑和荣誉为标志。 他在2009年的组建印度设计委员会中的贡献是，维亚斯教授被印度政府工商业部提名为第一任成员秘书，他一直保留过直到2019年退休。。Vyas教授一直担任设计事务的领导，他的杰出职业生涯以几个国家和国际里程碑和荣誉为标志。他在2009年的组建印度设计委员会中的贡献是，维亚斯教授被印度政府工商业部提名为第一任成员秘书，他一直保留过直到2019年退休。在担任董事期间，NID通过议会法案获得了民族重要性的地位。 在整个国家的整个范围内建立了四个新的NID期间，他协助印度政府。 通过印度设计委员会，他与日本设计学院（JDP）在G-Mark系列上推出了印度设计商标。在担任董事期间，NID通过议会法案获得了民族重要性的地位。在整个国家的整个范围内建立了四个新的NID期间，他协助印度政府。通过印度设计委员会，他与日本设计学院（JDP）在G-Mark系列上推出了印度设计商标。通过印度设计委员会，他与日本设计学院（JDP）在G-Mark系列上推出了印度设计商标。
网络入侵检测（NID）的比较分析...
网络入侵检测系统 (NIDS) 是现代网络安全框架的重要组成部分，旨在检测和缓解网络内的恶意活动。本研究探索了人工智能 (AI) 技术（包括机器学习 (ML) 和 DL）的应用，通过准确的入侵检测来提高网络安全。使用 CIS-CICIDS2017 数据集，采用了全面的预处理流程，包括数据清理、基于 SMOTE 的平衡、最小-最大规范化和特征选择。随机森林 (RF) 模型表现出优异的性能，准确率为 99.90%，精确率为 97.78%，召回率为 97.08%，F1 得分为 97.41%。与决策树 (DT)、堆叠 LSTM 和 AdaBoost 模型的比较分析突出了 RF 在检测和分类网络流量方面的稳健性。未来的研究旨在优化特征工程并探索混合 AI 模型，以改进动态网络环境中的实时入侵检测。
用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
dafh16-1406.pdf-空军 - af.mil
本手册提供了指导，以协助空军部门（DAF）人员在国家工业安全计划（NISP）中为清除承包商（NISP）中的清除承包商提供要求，审查和做出决定的决定。本手册中的任何内容都不会与联邦国防部（DOD）或DAF政策中概述的要求相矛盾，应与DODM 5220.32-Volumes 1和2结合使用，指令类型备忘录（DTM），15-002，AFMAN 15-002，AFMAN，AFMAN 16-1406，以及联邦法规，联邦法规（CFR）（CFR）32，BAIND 117。本指南适用于所有DAF民用雇员，常规空军的统一成员，空军预备役，空军国民警卫队，民事空军巡逻队（当作为官方空军辅助官员执行任务时），美国太空部队（USSF）（USSF）和承包商支持人员在合同或DD表格254中陈述，“国防合同安全部门”使用DAF表格847，更改出版物的建议以及穿过当地信息保护办公室的路线，将上述主要责任办公室（OPR）的建议更改和疑问。本出版物可以在任何级别上进行补充，但是所有补品都将在认证和批准之前将其路由到OPR。
网络安全教学大纲2024（3）-OMSCS
分级组件的描述•十个测验总计10％。测验将在学生预计将由学生按时间表完成的课程预期完成时发布。每个测验在星期五和十天内（在假期或休息后的第二天或休息后的第二天）发布。测验问题将基于幻灯片材料和读数。• Five required individual projects for a total of 80%: o Project #1: vulnerability scanning and penetration test - exploit a vulnerability of a network service (10%) o Project #2: advanced malware analysis - iterative program analysis and debugging of malware (15%) o Project #3: advanced web security - attacks and defenses (15%) o Project #4: network monitoring - write NIDS rules to identify botnet traffic (20%) o Project ＃5：安全安全性 - 建立正常的流量概况，它可能涉及逃避模型的设计攻击（20％）•10％的考试：T/F和多项选择，在学期结束时进行了近距离的一切。考试问题基于幻灯片材料和项目。•额外的5％额外信用：我们将在学期的中间进行额外的信用考试（确切日期请参见文档的最后一页）。请注意，我们将不接受额外信用考试的任何较晚提交。请参阅下一节中有关延迟提交的规则。