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World File Search System入侵
使用TabTransFormer的高级网络入侵检测
5 nxz243@alumni.bham.ac.uk; 6 zgjsntfmy@gmail.com; 7 chufeng.jiang@utexas.edu摘要：在当今的数字时代，网络系统的安全至关重要，这在网络威胁和复杂的入侵技术的越来越多的危机中至关重要。本文解决了当今数字景观中对强大的网络入侵检测系统（NID）的关键需求，这在不断升级的网络威胁中。利用源自模拟军事网络环境的数据集，我们探索了网络战中遇到的各种入侵场景。回顾现有文献揭示了一系列方法，包括基于异常和深度学习的方法。为了增强当前方法，我们建议使用基于变压器的架构TabTransFormer进行网络入侵检测的二进制分类框架。我们提出了详细的方法，包括数据预处理，模型架构和评估指标，并获得经验结果，证明了我们方法在缓解网络威胁和增强网络安全性方面的功效。关键字：网络安全；入侵检测； tabtransformer。1。在当今互连的数字景观中引言，确保网络系统的安全性和完整性至关重要[1-2]。随着网络威胁的扩散[3] [4]和复杂的入侵技术，对强大的网络入侵检测系统（NIDS）的需求从未如此关键。这项研究的基础是基于对来自模拟军事网络环境的综合数据集的分析。解决上述挑战和本文解决了网络入侵检测的挑战，重点是对有效方法的开发和评估，以保护网络基础架构免受恶意活动。此数据集模拟了典型的美国空军LAN的复杂性，提供了反映现实世界网络行为的RAW TCP/IP转储数据的丰富来源。在这个模拟的环境中，制定了各种入侵场景，其中包括在网络战场中常见的一系列攻击类型。对网络入侵检测中现有文献的全面综述揭示了方法和方法的各种环境。一组研究深入研究基于异常的技术，阐明了网络入侵检测中普遍存在的挑战和系统[1-2]。另一套研究提出了用于入侵检测的深度学习方法，展示了它们在缓解网络威胁方面的功效[3-5]。此外，一些研究利用卷积神经网络（CNN）来增强入侵检测能力[6-8]，突出了晚期神经体系结构的适用性[9-10]。全面评论提供了对现有方法论的见解[11-15]。其他研究探讨了入侵检测的深度学习方法[16-22]，强调了它们增强网络安全性的潜力[23]。对话语的一些贡献包括调查，系统研究和比较分析，从而提供了有关各种入侵检测技术的优势和局限性的宝贵观点[24-28]。这些限制强调了可以解决现有方法的缺点并为网络入侵检测提供可扩展，高效且可靠的解决方案的创新方法的需求。在这项研究中，我们将网络入侵检测的问题构图为二进制分类任务，其中网络连接分为“正常”或“异常”。利用数据集中封装的大量功能，我们的目标是开发一个能够准确区分良性和恶意网络流量的强大而可扩展的入侵检测模型。
2023 年夏季 Microsoft Exchange Online 入侵事件回顾
毫不夸张地说，云计算已成为这个国家乃至全世界不可或缺的资源。许多公司、政府机构甚至一些国家都依赖这种基础设施来运行其关键业务，例如为客户和公民提供基本服务。在生产力、效率和成本效益的推动下，这些服务的采用在过去十年中猛增，在某些情况下，它们已经变得像电力一样不可或缺。因此，云服务提供商 (CSP) 已成为几乎难以想象的数据量的保管者。从美国人的个人信息到美国外交官和其他高级政府官员的通信，以及商业贸易机密和知识产权，现在都存储在地理分布的数据中心中，这些数据中心构成了现在世界所称的“云”。
将果皮水蛙（Pelophylax）的条形码拼图散发出关于两栖动物生物地理学和全球入侵的灯光
fi g u r e 1系统发育关系和pelophax Mitroups在西改变（WP）中的分布。分类名称将在可用时给出（表S1）。地图结合了来自六个基因的条形码信息；阴影区域：大概是本地分布（一些东部范围可能反映了旧的介绍； Kuzmin，1999）；箭头：引入人群的基因分型。插图映射在巴尔干半岛（左上），坎奇特卡半岛（右上角）和亚速尔群岛（左下）。pelophylax ridibundus中的Mitroup分布如图2所述。树显示了对全部和部分有丝分裂组的贝叶斯分析（〜16.8 kb）；有关末端分支，请参见图S1和最大样品分析；节点圆说明分支支持；灰色线（树的底部）表明基于核系统基因组的撒哈拉s b（Doniol-Valcroze等，2021；另见图4）。天然范围是根据GBIF（www。Gbif。Org）和MNHN（https：//inpn。mnhn。fr）的出现数据修改的IUCN红色列表（2023）。
使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测Svitlana Popereshnyak 1，Anastasiya Vecherkovskaya 2，
摘要作者已经分析了网络安全的基本概念和网络安全技术，研究了人工智能在网络安全中的特殊性，分析了应用机器学习方法，并介绍了机器学习方法在网络安全性中应用的实验研究结果。使用机器学习方法基于智能安全系统的入侵检测，该方法旨在检测最新的恶意URL，并扩展了用于分布式拒绝服务（DDOS）攻击的攻击。进行了研究的SIS-ID系统的实验研究和性能评估。关键字1网络安全，攻击，智能家庭，物联网，机器学习，主机，网络犯罪，风险，威胁，软件。1。简介
特拉华州侵入性且潜在的入侵植物
在2003年进行了特拉华州首个入侵物种理事会（DISC）评估，并遵循Natureserve制定的协议。根据相同的协议，在2006年进行了第二次评估。在2006年评估后，光盘开发了三种侵入性类别 - 广泛而侵入性，受限制和侵入性，受到限制和潜在的侵入性。在2019年，光盘认识到需要修订2006年入侵植物清单，并且应修改Natureserve协议，以使其与特拉华州的状态相对得多。此当前评估基于此修改后的协议。在2019年6月与植物学领域的专家联系，并要求以在线形式完成评估。提供了审查的物种清单，并被要求评估他们最熟悉的物种。应该注意，一些人出现在多个主题专家列表中（用星号表示）。专家有五个月的时间来审查和完成评估。在下表中指示了完成至少一个物种评估的人。
事实说明书：支持乌克兰并对俄罗斯的入侵征收责任
从专制政权衍生出的资金和弹药来支持乌克兰。2023年10月，美国转移到乌克兰武装部队中，超过一百万发弹药，最初从伊朗到也门的途中被非法占领。此外，在2023年2月，总检察长加兰（Garland）授权从司法裁定的540万美元转移从批准的寡头konstantin Malofeyev到国务院支持乌克兰退伍军人。2024年2月17日，副检察长摩纳哥与爱沙尼亚签署了一项国际共享协议，以转移近500,000美元的没收俄罗斯资金，这些资金被取消了非法采购网络后被没收，并向爱沙尼亚分解了爱沙尼亚，以提供向乌克兰提供援助的目的。
事实说明：支持乌克兰并追究俄罗斯入侵的责任
挪用来自独裁政权的资金和弹药来支持乌克兰。2023 年 10 月，美国向乌克兰武装部队移交了超过一百万发子弹，这些子弹最初是在从伊朗非法运往也门的途中缴获的。此外，2023 年 2 月，美国司法部长加兰德史无前例地批准将从受制裁寡头康斯坦丁·马洛费耶夫手中没收的 540 万美元资金转移到美国国务院，以支持乌克兰退伍军人。2024 年 2 月 17 日，摩纳哥副司法部长与爱沙尼亚签署了一项国际共享协议，将从俄罗斯没收的近 50 万美元资金（非法采购网络瓦解后被没收）转移到爱沙尼亚，用于向乌克兰提供援助。
事实说明书：支持乌克兰并对俄罗斯的入侵征收责任
从专制政权衍生出的资金和弹药来支持乌克兰。2023年10月，美国转移到乌克兰武装部队中，超过一百万发弹药，最初从伊朗到也门的途中被非法占领。此外，在2023年2月，总检察长加兰（Garland）授权从司法裁定的540万美元转移从批准的寡头konstantin Malofeyev到国务院支持乌克兰退伍军人。2024年2月17日，副检察长摩纳哥与爱沙尼亚签署了一项国际共享协议，以转移近500,000美元的没收俄罗斯资金，这些资金被取消了非法采购网络后被没收，并向爱沙尼亚分解了爱沙尼亚，以提供向乌克兰提供援助的目的。
新泽西州水生入侵物种管理计划
致谢 本水生入侵物种管理计划 (AISMP) 由新泽西州水生入侵物种管理计划核心团队创建，并根据水生有害物种工作组 (ANSTF) 和美国鱼类和野生动物管理局 (USFWS) 制定的指导方针编制。水生入侵物种工作组 (AISWG) 包括来自州政府机构、学术机构和非政府组织的代表。其他机构代表以及公众成员提供了宝贵的技术意见和审查。如果没有那些制定新泽西州入侵物种战略管理计划的人（在 Mike Van Clef 博士的指导下）的工作，本计划不可能编写完成。协助编制本计划的工作组成员名单可在附录 A：工作组成员名单中找到。 本报告是根据美国内政部和美国鱼类和野生动物管理局授予马里兰州海事基金会的 F18P00243 奖而编制的，该基金会是中大西洋水生入侵物种小组的管理实体。这些声明、发现、结论和建议均为作者的观点，并不一定反映中大西洋水生入侵物种小组、马里兰海事基金会、美国内政部或美国鱼类和野生动物管理局的观点。