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World File Search System网络流量
人工智能在检测和...
AI的实时威胁检测和响应利用高级算法和机器学习来迅速识别和减轻网络威胁。AI驱动系统连续监视网络流量，分析用户行为并仔细检查系统日志以检测异常。检测到可疑活动后，AI会触发自动响应，隔离受影响的系统，阻止恶意流量并提醒安全团队。AI驱动的事件响应优化了威胁狩猎，减少误报并增强安全姿势。实时威胁情报共享和预测分析进一步增强防御能力。集成了AI驱动的解决方案，例如SIEM，SOAR和XDR平台，促进了无缝检测，分析和响应，使组织能够主动打击新兴的网络威胁。AI在预防网络钓鱼方面的优势
2006 年 12 月 microSOLUTIONS.pdf - Microchip 技术
Microchip 的新型 ZENA 无线网络分析器工具（部件编号 DM183023）现售价 129.99 美元，它使用简单的图形界面来配置免费的 Microchip ZigBee 和 MiWi 协议栈。这样，客户就可以通过删除可选功能来减少堆栈的代码大小；通过简化与堆栈的交互来缩短开发时间；并允许自定义堆栈以满足特定需求。ZENA 无线网络分析器由硬件和软件组成，是一款 IEEE 802.15.4 协议分析器，能够解码 ZigBee 和 MiWi 协议数据包 - 从最低层到堆栈顶部（包括安全模块）。网络配置显示窗口允许用户实时查看流量从一个节点传输到另一个节点的情况。会话还可以保存到文件中，以便进一步分析所有网络流量。
2025 年度能源展望情况说明书：碳捕获、分配、运输和封存模块
2025 年度能源展望情况说明书：碳捕获、分配、运输和封存模块 我们在 2025 年度能源展望 (AEO2025) 的建模系统 (国家能源建模系统 [NEMS]) 中引入了碳捕获、分配、运输和封存 (CCATS) 模块，以更好地反映捕获二氧化碳 (CO 2 ) 的新兴市场。我们设计 CCATS 是为了灵活地纳入未来政策，并更准确地预测美国能源市场的长期趋势。CCATS 的核心是一个优化模块，可最大限度地降低捕获、运输和封存或利用 CO 2 的各种运营和投资成本。在应用政策激励后，该模块确定从供应源到需求位置的最具成本效益的 CO 2 网络流量，并预测到 2050 年用于运输和盐水储存的 CO 2 基础设施的发展情况。
加速M-21-31用Gigamon深入可观察性管道记录成熟度
•正确格式化，准确的时间戳，而传统设备生成的日志包括其自己的时间戳，网络流量和基于网络的元数据依赖于准确，精确的时间戳。考虑到M-21-31的主要目标是协助取证，了解不同事件的精确顺序，尤其是数据运动，对于成功是必不可少的。gigamon时间戳可以以非干扰方式应用于网络，在进入深度可观察性管道中的时间戳，也可以选择地从Gigamon软件（无论是基于设备还是虚拟化）上出现。gigamon在TA200设备中使用精度时间协议（PTP），可以根据需要在全球和端口上配置。PTP时间戳可以提供纳秒分辨率，从而使不仅时间，而且还可以证明通过网络查看的特定事件的顺序。
使用机器学习检测网络攻击和网络攻击
互联网和计算机网络已成为组织和日常生活的重要组成部分。新的威胁和挑战已经出现在无线通信系统上，尤其是在网络安全和网络攻击方面。必须监视和分析网络流量以检测恶意活动和攻击。最近，机器学习技术已用于检测网络攻击。在网络安全中，已经利用了机器学习方法来处理重要问题，例如入侵检测，恶意软件分类和检测，垃圾邮件检测和网络钓鱼检测。因此，有效的自适应方法（例如机器学习技术）可以产生较高的检测率，较低的误报率以及便宜的计算和传输成本。我们的主要目标是检测网络安全性和网络攻击，例如ID，网络钓鱼和XSS，SQL注入。本研究的拟议策略是利用深神网络的结构来进行检测阶段，这应该在攻击的早期阶段说明攻击的存在系统。
网络入侵检测（NID）的比较分析...
网络入侵检测系统 (NIDS) 是现代网络安全框架的重要组成部分，旨在检测和缓解网络内的恶意活动。本研究探索了人工智能 (AI) 技术（包括机器学习 (ML) 和 DL）的应用，通过准确的入侵检测来提高网络安全。使用 CIS-CICIDS2017 数据集，采用了全面的预处理流程，包括数据清理、基于 SMOTE 的平衡、最小-最大规范化和特征选择。随机森林 (RF) 模型表现出优异的性能，准确率为 99.90%，精确率为 97.78%，召回率为 97.08%，F1 得分为 97.41%。与决策树 (DT)、堆叠 LSTM 和 AdaBoost 模型的比较分析突出了 RF 在检测和分类网络流量方面的稳健性。未来的研究旨在优化特征工程并探索混合 AI 模型，以改进动态网络环境中的实时入侵检测。
使用卷积神经网络
对数字通信网络的日益依赖使信息安全成为全球个人，组织和政府的关键问题（Chen等，2011）。但是，这种提高的连通性也导致了各种网络威胁，中间人（MITM）的攻击是网络攻击的破坏形式（Disha＆Waheed，2022; Zahara et al。，2020）。在MITM攻击中，攻击者拦截并改变了两方之间的通信，通常是在不知情的情况下。检测MITM攻击是由于其隐形性和攻击者采用的复杂方法而复杂的。传统的MITM攻击检测方法通常难以准确识别复杂的攻击，并将其与合法的网络行为区分开。现有的检测MITM攻击的技术主要依赖于分析网络流量模式和检测异常（Ahmad等，2020）。但是，这些方法通常在准确识别微妙而复杂的攻击模式中面临局限性，从而导致假阳性或假否定性增加。