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DDOS攻击检测和物联网中的性能分析...
摘要。Internet是设备的最常见连接工具，例如计算机，手机，智能手表等。这些设备与指定的服务器通信以提供信息。在这里，我们指的是连接众多称为物联网（IoT）的自动设备的系统。由于设备是不同类别的，有时很小，因此为有需要的人提供全面的安全性变得具有挑战性。但是，物联网上的传感器收集了大量数据，巨大的网络成为企业家的吸引力目标。对物联网的几项攻击之一是分发拒绝服务（DDOS）。机器学习可以在识别物联网中的这些攻击中起关键作用，因为它可以分析大量数据。机器学习模型可以学习合法的train tagre tagre模式，然后确定偏离学习模式的恶意数据包。分类技术可以根据与之相关的几个属性将恶意数据包与真正的数据包区分开。这项工作使用分类技术，例如随机森林，梯度提升和XGBoost来确定trail iC中的恶意数据包。分析表明，诸如Smote和Adasyn之类的平衡技术对于提高技术的性能至关重要。
多域分割 - 零分段服务 - 零 - 信任...
4。连续监视和策略更新：一旦部署了零信托策略，MSS便提供了监视任何违反策略的功能并检测网络中删除的特定流量。这使管理员可以在有效的情况下更新零信托策略，但正在拒绝新服务，或者监视违反流量规则的特定端点。MSS规则支持“ Drop+Monitor”操作，该操作对开关进行编程以删除数据包，同时创建每个掉落的数据包的副本，并将其镜像到ZTX设备。设备分析每个镜像数据包和记录流量元数据（包括源，目标和L4服务），然后将其流式传输到CloudVision策略构建器，该策略构建器生成更新的策略建议。
ADS-B 通信的可靠性：基于实验评估的新见解
广播式自动相关监视 (ADS-B) 技术有望通过更高效、及时和更易于访问的方式传播飞行数据，从而提高民用航空电子设备的安全性。此外，到 2020 年，该技术将被强制采用。但是，通信质量并不完全令人满意。事实上，数据包丢失的原因有很多，例如障碍物、天气条件，以及 ADS-B 预期工作的频带与飞机使用的其他传统通信技术共享的频带相同。利用该领域的一些先前工作，对这一特定背景下的数据包丢失问题进行初步研究，本文分析了 Opensky 网络公共数据库，以提供更多提示和真实统计数据，说明表征飞机通信的数据包丢失以及 ADS-B 技术的整体可靠性。通过分析超过 21 GB 的真实飞机生成轨迹，我们发现最近几年推出的模型存在严重的局限性。这可以归因于多种原因，包括网络吞吐量和密度的增加，以及——正如我们的分析发现的——有相当一部分 ADS-B 实施不符合标准建议。总体而言，本文旨在：(i) 阐明当前文献中的一些差距；(ii) 为 ADS-B 通信提供新的、更新的数据包丢失模型；(iii) 激励
利用 AVAP 改进生物燃料和生物产品
更新从综合验证试验和工艺优化中获得的详细数据包 根据用于工程设计、设备尺寸和投标包的数据包生成综合的 Aspen Plus 质量和能量过程模拟模型。 优化 FEL2 项目财务模型，包括资本支出、运营支出和融资结构 利用阿尔皮纳和托马斯顿生物炼油厂在许可和监管合规方面（TSCA、NEPA、RFS2）的丰富经验
使用深度强化学习的延迟保证服务的下行链路调度程序
摘要 - 在本文中，我们提出了一种新型的调度方案，以确保单跳无线网络的每包延迟，以延迟关键应用程序。我们考虑了几类具有不同延迟要求的包装，高级数据包在成功传输后产生高实用性。考虑到竞争数据包之间延迟的相关性，我们应用了延迟范围的概念，并为调度决策引入了新的输出增益功能。特别是，选择数据包的选择不仅要考虑其输出增益，还考虑了其他数据包的延迟范围。在这种情况下，我们制定了一个多目标优化问题，旨在最小化平均队列长度，同时在保证每包延迟的约束下最大化平均输出增益。然而，由于环境的不确定性（例如，时变通道条件和随机数据包到达），使用传统的优化技术解决此问题是困难的，而且通常是不切实际的。我们开发了基于深入的增强学习（DRL）的框架来解决它。特别是，我们将原始优化问题分解为一组标量优化子问题，并将它们都作为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。然后，我们求助于基于双重Q网络（DDQN）的算法，以学习每个子问题的最佳调度策略，这是CanoverComethelarge-ScalestatesPaceAstatesPaceAndredCeanDreduceq-valueoveres-timation。仿真结果表明，我们提出的基于DDQN的算法在奖励和学习速度方面优于常规Q学习算法。此外，与其他基准方案相比，我们提出的调度方案可以显着减少平均延迟和延迟中断率。
人工智能驱动的 SD-WAN 确保云时代网络的安全
一些供应商通过基于虚拟可扩展 LAN (VXLAN) 和使用 GRE (NVGRE) 的网络虚拟化的覆盖网络以及与第三方合作实施安全和网络分段来“解决”这些低效率问题。由于覆盖网络技术本身并不安全，这种微分段方法依赖于第三方防火墙和深度数据包检测 (DPI) 设备来保护网络分段的边界。这很昂贵，并使整体解决方案变得复杂。它很难实施和维护，而且成本高昂，因为它有相当大的每个数据包开销。
零信任体系结构
如果WAN偏向分支机构和校园网络的零信任应用程序，建议是利用覆盖层来保护流量，因为它遍历了WAN。当WAN由另一个实体完全管理和操作时，这尤其如此。在WAN方面，最大的关注来源是进行中间人攻击的潜力。通过WAN提供商的基础架构和拥有的组织几乎没有该数据的遍历的可见性，可以通过数据包的流动来促进对WAN的中间攻击。以分支网络和校园网络推荐NetFlow和网络水龙头的方式，WAN提供商可能会使用相同的机制来了解数据包流和故障 - 跨WAN的射击遍历客户数据流。强烈建议使用确保协议流量被解密的可能性被解密，因此，强烈建议使用一种机制来加密运输中的所有流量。利用SD-WAN的实现，例如Cisco SD-WAN系列实现，也为包装数据包中携带细分数据提供了额外的好处，从而创建了可以应用策略的完整结构。
19EAC311计算机网络核心课程
co1：能够理解基本的网络原理和协议概念。CO2：能够将网络原理与当前在Internet中使用的实用网络协议联系起来。 CO3：能够分析网络协议和系统架构设计选择的性能。 CO4：能够分别通过网络模拟器，套接字编程和数据包嗅探器模拟，实现和监视标准网络协议的性能。CO2：能够将网络原理与当前在Internet中使用的实用网络协议联系起来。CO3：能够分析网络协议和系统架构设计选择的性能。 CO4：能够分别通过网络模拟器，套接字编程和数据包嗅探器模拟，实现和监视标准网络协议的性能。CO3：能够分析网络协议和系统架构设计选择的性能。CO4：能够分别通过网络模拟器，套接字编程和数据包嗅探器模拟，实现和监视标准网络协议的性能。
EMA 2024 年网络可视性雷达报告
Gigamon 是领先的网络可视性解决方案提供商，过去曾提供各种网络数据包代理 (NPB) 解决方案，旨在捕获、过滤、聚合和分发网络流量到各种监控和安全工具。这些核心解决方案提供高级数据包处理功能，如重复数据删除、切片和时间戳，确保准确及时地交付关键网络数据，以优化工具并提高网络和应用程序性能。最近，该公司开始提供更先进的深度可观察性管道，可有效地将网络衍生的情报（数据包、流量、网络/应用程序元数据）提供给云、安全和可观察性工具，帮助组织更高效、更有效地保护和管理混合和多云基础设施。所有 Gigamon 解决方案都旨在处理现代网络日益增长的复杂性和带宽需求，使组织能够获得有价值的见解，以查明问题、优化性能并主动识别本地、虚拟、容器以及私有和公共云工作负载中的潜在威胁。