XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络流量
深度可观察性是零信任的基础
Gigamon Deep可观察性管道可为所有网络流量提供完整的可见性，无论是在本地，私人，虚拟，容器还是公共云环境中。至关重要的是，这包括对横向（东西方）流量的可见性以及虚拟机和容器之间的活动。Gigamon还使用高效的中央解密和我们的突破性Gigamon预晶TM技术提供了对加密流量的可见性。获取网络流量后，Gigamon将转换，优化和分发流量，以执行您的零信托策略的安全工具。
UKRN 2024-25 年度交付计划
6.1.1 UKRN 已在网站上开发了招聘板块，为会员创建了额外的招聘渠道来发布可用的职位。 • 成功衡量标准：网络流量分析 6.1.2 在我们的网站上开发 UKRN 职业页面，包括早期职业，宣传监管职业在所有职业阶段的优势。 • 成功衡量标准：网络流量分析 6.1.3 创建一个早期职业工作组，促进研究生、学徒和实习生计划之间的协作、知识交流和工作计划共享，帮助会员保留和发展更多样化的人才库。 • 成功衡量标准：举办研讨会，包括研究生/学徒
iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。
基于机器学习的5G网络切片管理...
摘要 - 互联网，网络带宽和稳定性的快速发展变得越来越重要。随着用户数量的增加，如何使每个用户拥有高质量的服务（QoS）是一个紧迫的问题。5G切片允许灵活地管理每个用户的网络使用情况，这又可以优化整体网络使用情况并减少网络资源的消耗。5G切片可以灵活地管理每个用户的网络使用情况，以优化整体网络使用并减少网络资源消耗。在本文中，使用机器学习分析网络流量，并分析网络上的141个不同应用程序，并在不同的机器学习模型上进行实验。基于上述实验结果，提出了用于5G切片管理的算法。基于上述流量分析结果，我们将根据每个用户的当前网络流量动态配置和优化每个切片的资源。
弗吉尼亚网络安全计划
1.1建立并维护所有技术资产的详细企业资产清单（包括硬件和软件）1.2确保仅授权资产连接到企业系统并被清单1.3升级或替换所有软件不再接收安全维护/支持1.4 1.4建立并维护所有数据库存并对所有系统进行了数据敏感性，以确定所有政府网站1.5迁移1.5。并维护管理员，服务和用户帐户的清单2。威胁监控2.1部署主机入侵检测/预防以及所有工作站和服务器的终点检测和响应2.2部署网络监控，在网络出口处部署网络监控，过滤和检测和检测点2.3集中安全事件2.4收集网络流量日志2.5收集网络流量日志2.5审核日志2.5审核日志收集所有服务器和系统托管数据托管数据均与日志管理标准2.6
通过机器学习方法实时入侵检测
摘要在许多网络安全环境中，敌对行动的实时检测在保护网络基础架构中起着基本作用。在这种情况下，基于签名或异常检测的入侵检测系统（IDS）被广泛用于分析网络流量。基于签名的检测依赖于已知攻击特征的数据库，并且异常检测主要基于人工智能（AI）技术。后者有望实时检测新型的网络攻击。在这项工作中，我们提出了Retina-IDS，该框架将CicflowMeter工具与机器学习技术集成在一起，以分析实时网络流量模式并检测可能提出可能入侵的异常。所考虑的机器学习技术，随机森林和多层网络基于选定的功能，以提高效率和可扩展性。要选择功能并训练模型，我们使用了公共数据集Csecici-IDS2018的版本。通过识别不同形式的入侵，框架的有效性已在实际情况下进行了测试。分析结果，我们得出结论，提出的解决方案显示出宝贵的特征。
1。ICT4COM策略的M＆E框架...
战略优先级成果输出指标基准目标机构2019/2020/2020/2021 2021/2022 2022/2023 2023/2024保险，医疗保健，零售，零售，金融，行业，行业，农业，农业）百分比占安全和加密的私人数据网络流量