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网络取证的数据包分析
数据包分析是网络取证中的主要回溯技术，只要捕获的数据包细节足够详细，就可以回放特定时间点的整个网络流量。这可用于查找恶意在线行为、数据泄露、未经授权的网站访问、恶意软件感染和入侵企图的踪迹，并重建通过网络发送的图像文件、文档、电子邮件附件等。本文全面调查了数据包分析（包括深度数据包检查）在网络取证中的应用，并回顾了具有高级网络流量分类和模式识别功能的人工智能数据包分析方法。考虑到并非所有网络信息都可以在法庭上使用，本文详细介绍了可能被采纳的数字证据类型。从硬件设备和数据包分析器软件在网络取证中的潜在用途的角度，回顾了它们的属性。© 2019 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
流量分析开发套件 (TADK)：启用实时……
摘要 — 加密流量分析和未知恶意软件检测等复杂的流量分析强调了对分析网络流量的高级方法的需求。使用固定模式、签名匹配和规则来检测网络流量中已知模式的传统方法正在被 AI（人工智能）驱动的算法所取代。然而，由于缺乏高性能 AI 网络专用框架，因此无法在网络工作负载中部署基于 AI 的实时处理。在本文中，我们描述了流量分析开发工具包 (TADK) 的设计，这是一个专门用于基于 AI 的网络工作负载处理的行业标准框架。TADK 可以在从数据中心到边缘的网络设备中提供基于 AI 的实时网络工作负载处理，而无需专门的硬件（例如 GPU、神经处理单元等）。我们已在商用 WAF 和 5G UPF 中部署了 TADK，评估结果表明，TADK 可实现高达 35 的吞吐量。流量特征提取每核 3 Gbps，流量分类每核 6 Gbps，并且可将 SQLi/XSS 检测时间降低至 4 。每个请求 5 µs，准确率高于固定模式解决方案。
5GDAD：基于5G P4的DDOS攻击检测的深度学习方法
摘要 - 5G网络的快节奏增长以及6G技术的出现，强调了强大的安全措施对维护通信基础架构的至关重要。5G数据网络中的一个关键安全问题分布式为拒绝服务（DDOS）AT-TACS，该问题专门针对基于GTP的协议，这是一个重大威胁。但是，网络遥测数据提供了有关网络流量性质的丰富信息来源，可用于检测和预测DDOS攻击。我们提出了一个新的框架，用于在5G网络中收集和处理大量遥测数据，利用最先进的技术，包括基于P4的基于P4的用户平面功能（UPF）和数据处理单元（DPU）中的数据平面可编程性。此外，我们提出了一种使用卷积神经网络（CNN）来检测DDOS攻击的反向检测方法，用于对网络流量进行实时深度学习分析。我们的结果证明了我们框架的有效性，达到了令人印象深刻的98.6％精度和98％的F1得分。索引术语 - 网络，DDOS，检测，P4lang，teleme-tre，流量分析
发布声明学生可以获得...的服务
最常见的情况是，网络负载增加（例如，流量呈“金字塔”状），从而导致网络流量不必要的增加。 5. 请勿以任何方式使用本平台伤害、骚扰或侮辱他人。 6. 不得制作或传播任何冒犯性、淫秽或不雅的图片、数据或材料。 7. 不得创建或传播冒犯任何个人或实体的材料。 8. 除非另有明确规定，否则不得创建或传播商业或广告材料
保护网络入侵检测模型免于零...
机器学习模型越来越多地用于监视网络流量并检测网络入侵。在本文中，我们开发了一个深度学习体系结构，用于在数据包级别上进行流量监视。尽管从训练分布中提出了很高的准确性，但这些ML模型仍未推广到新颖的投入，这限制了它们在现实世界中的效力，在现实世界中，网络流量正在不断发展，并且新颖的威胁通常会出现。我们的深度学习框架引入了一个保障措施，该保护措施量化了分类模型做出的决定中的不确定性。我们的常规模型学习了DNN的内部特征的阶级条件表示。我们使用数据包级CIC-IDS-2017和UNSW-NB15网络入侵数据集演示了我们方法的有效方法。我们从培训数据中拒绝某些攻击类别来模拟零日攻击。我们的仅编码变压器模型在检测已知攻击时的准确性超过99％，只能对1％的新型攻击进行分类。我们提出的使用标准化流量的模型保障措施可以在检测这些新颖的输入时达到超过0.97的AU ROC。
Gigamon专业训练营（GPB）
提供网络可见性的专家必须具有四个主要类别的基本知识水平，以协助和建议管理以及各种网络和安全工具运营商如何提供完整且值得信赖的网络流量以及流量汇总数据，以满足组织的监视和安全需求。本课程侧重于与网络可见性解决方案相关的Gigamon产品，基本网络，安全性和云。该课程提供了支持以下支持的说明：
网络安全 - Barasat College
a）基于预定的安全规则来监视和控制传入和传出网络流量的设备或软件。b）一种通过电子邮件附件传播并在受害者的计算机上加密文件的一种恶意软件。c）一种攻击者使用的一种技术，可以通过冒充合法实体来获得对系统的未经授权访问。d）在计算机系统周围安装的物理障碍，以防止未经授权的人进行物理访问。
提高您的网络安全和零信任的成熟度
检测和响应网络威胁是任何安全策略的重要组成部分。它涉及监视和分析网络流量，系统日志和其他领域以及安全数据，以识别未经授权访问，侵入，恶意软件感染，数据泄露或其他网络威胁的迹象。这些问题可以帮助确定您的组织如何主动识别并积极解决计算机网络，系统或组织中潜在的安全事件和恶意活动。
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。