XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemencrypted
这是作者接受的文章版本。 IEEE发布的最终版本是A.T-J。 Akem，G。Fraysse和M. Fiore，“加密流量
摘要 - 加密的交通分类（ETC）已成为机器学习（ML）方法的重要领域。但是，大多数现有的SOTICT要么基于收集的网络数据或在线依赖于离线等等，要么在软件定义网络（SDN）的控制平面中运行的模型，所有这些模型都不以线速率运行，并且将无法满足现代网络中时间敏感应用程序的延迟要求。这项工作利用了数据平面可编程性的最新进展，以实现可编程开关的实现，并具有很高的吞吐量和低延迟。所提出的解决方案包括（i）一个etc-感知的随机森林（RF）建模过程，其中仅根据数据包大小和数据包到达时间进行基于功能，以及（ii）将训练有素的RF模型编码到生产级P4可编程开关中。在40 GBPS的背景流量的情况下，使用3个带有Intel Tofino开关的实验的加密流量数据集评估了建议的内开关等框架的性能。结果表明，该解决方案如何达到高达95％的高分类精度，并以亚微秒延迟，而平均消耗少于可用的开关硬件资源的10％。索引术语 - 加密流量分类，机器学习，可编程开关，P4，随机森林
information theory – product cryptosystem – cryptanalysis.
● Cryptanalysis is the art of trying to decrypt the encrypted messages without the use of the key that was used to encrypt the messages. ● Cryptanalysis uses mathematical analysis & algorithms to decipher the ciphers. Attacks: Linear and differential LIST OF ATTACKS: Brute force attack Dictionary attack Rainbow table attack Known plaintext analysis Chosen plain text analysis Cipher text only analysis Man in the middle attack
室内机器人：Aehton模型规格Tug T2.5/T3/...
– Manufacturer: Aethon, USA – Assembly: TUG robots – Drive system: omnidirectional four-wheel drive – Navigation and sensor system: real-time multi-LiDAR, sonar and infrared sensors – Communication: WiFi or 900MHz – Area of application: indoor – Pick-ups and drop-offs: yes – Support: locally hosted or remote connection to the Aethon Command Center via a secure and encrypted VPN
值得信赖的安全基金会（TSF）400
• Supports one-time pad, symmetric key and asymmetric key ciphers, key derivation, random objects, certification and some cryptographic operations • Support for Bring Your Own Key (BYOK) operations with AWS and MS Azure • Encrypted keystore with protected root of trust • Granular, hierarchical and auditable access control • Event log, audit log, date and time of transaction, management and user reports • Thousands of每个节点的端客户系统，每个节点的8,000个关键请求/分钟•参加或无人看管的安全启动
量子安全加密 - NewEra
使用案例：• 应用程序级加密（例如加密字段）• 数据库级加密（例如加密列）• z/OS 数据集加密• 磁盘和磁带加密• JES2 假脱机加密• 加密 RACF 数据库• 网络加密• 耦合设施加密• …
关于Cisco DNA中心上的隐形安全性分析服务
与Cisco Stealthwatch结合使用Cisco DNA中心的隐形安全性分析服务，提供了所有网络流量的实时监控。当您使用StealthWatch Security Analytics服务将网络作为具有加密流量分析的传感器时，您可以增强网络的保护，而无需解密流量。您还可以使用StealthWatch Security Analytics服务来使网络成为不支持加密流量分析的设备上的传感器。
大型数据集上保留隐私的逻辑回归培训
隐私的机器学习是一类密码方法，旨在分析私人和敏感数据的同时保留隐私，例如在大型加密数据上使用同型逻辑回归培训。在本文中，我们提出了一种有效的算法，用于使用同态加密（HE）对大加密数据进行逻辑回归训练，这是使用更快的渐变变体称为Quadratic梯度的最新方法的迷你批量版本。据称，二次梯度可以将曲线信息（Hessian矩阵）集成到梯度中，因此可以有效地加速一阶梯度（下降）算法。当加密的数据集如此之大，以至于必须以迷你批次方式加密时，我们还实现了其方法的全批量版本。我们将迷你批次算法与我们的全批量实施方法进行了比较，这些方法由422,108个带有200粒的样本组成的真实财务数据进行了比较。鉴于HES的效率低下，我们的结果令人鼓舞，并证明了大型加密数据集的Logistic回归培训具有可行性，这标志着我们理解的重要里程碑。
DMF：基于多模式融合的深层网络流量分类模型
摘要：随着加密流量的兴起，传统的网络分析方法变得越来越有效，导致转向基于深度学习的方法。其中，基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性，因此引起了人们的关注。但是，现有的研究主要依赖于晚期融合技术，这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制，我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型，该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说，我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式，在每个级别上增强特征表示，并保留层间相关性，以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力，同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明，我们的方法达到的分类精度为98.23％和97.63％，表现优于现有的基于多模式学习的方法。