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15-441：计算机网络 2024 年春季作业 3
14. 在“Unix 网络实用程序”部分，您测试了 traceroute 并使用它查找数据包到达目的地所经过的路径。Traceroute 利用 TTL 来确定到达目的地所经过的中间路由器。Traceroute 的工作原理是发送 TTL 值逐渐增加的数据包，TTL 值从 1 开始。在每个路由器上，TTL 值都会递减，直到 TTL 值达到 0，并返回 ICMP“超时”错误。Traceroute 使用每个 ICMP“超时”错误来确定到达目的地的路径。我们希望您嗅探网络，查找发送和接收的到达 www.gentoo.org 的 ICMP 消息。使用 -I 标志强制使用 ICMP 数据包。对于以下问题，请使用 Wireshark 屏幕截图来支持您的答案。
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。
CSC 458/2209：计算机网络系统，冬季2025
如果您对哪些构成适当的学术行为或适当的研究和引用方法有疑问或担忧，请与我联系。请注意，您应该从我或其他机构资源中寻求有关学术完整性的其他信息。例如，要了解有关如何适当引用和使用源材料以及其他写作支持的更多信息，请参见t写作支持网站http://www.writing.utor.utoronto.ca。咨询学术事务的行为守则，以完整概述大学的政策和期望。
联邦学习遭受攻击：通过计算机网络中的数据中毒攻击暴露漏洞
摘要 — 联邦学习是一种使多个设备能够共同训练共享模型而不共享原始数据的方法，从而保护数据隐私。然而，联邦学习系统在训练和更新阶段容易受到数据中毒攻击。使用 CIC 和 UNSW 数据集，在十分之一的客户端的 FL 模型上测试了三种数据中毒攻击 - 标签翻转、特征中毒和 VagueGAN。对于标签翻转，我们随机修改良性数据的标签；对于特征中毒，我们改变随机森林技术识别出的具有高度影响力的特征；对于 VagueGAN，我们使用生成对抗网络生成对抗样本。对抗样本只占每个数据集的一小部分。在本研究中，我们改变了攻击者修改数据集的百分比，以观察它们对客户端和服务器端的影响。实验结果表明，标签翻转和 VagueGAN 攻击不会显著影响服务器准确性，因为它们很容易被服务器检测到。相比之下，特征中毒攻击会巧妙地削弱模型性能，同时保持较高的准确率和攻击成功率，凸显了其隐蔽性和有效性。因此，特征中毒攻击可以操纵服务器，而不会显著降低模型准确率，这凸显了联邦学习系统面对此类复杂攻击的脆弱性。为了缓解这些漏洞，我们探索了一种名为“随机深度特征选择”的最新防御方法，该方法在训练期间将服务器特征随机化为不同大小（例如 50 和 400）。事实证明，该策略在最大程度地降低此类攻击的影响（尤其是在特征中毒方面）方面非常有效。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
LLM可以理解计算机网络吗？走向虚拟系统管理员
摘要 - 人工智能和典型的大语言模型（LLMS）的发展，为帮助系统管理员管理现代网络的复杂性提供了有希望的前景。，尽管存在这种潜力，但文献中仍然存在有关LLM可以理解计算机网络的程度的显着差距。没有经验证据，系统管理员可能会依靠这些模型，而不会确保其在准确执行与网络相关的任务方面的功效。在本文中，我们是第一个对LLMS对计算机网络理解的详尽研究。我们提出了几个研究问题，以确定LLM在提供网络拓扑及其问题时是否可以提供正确的答案。为了评估它们，我们开发了一个详尽的框架来评估LLMS在各种网络相关任务中的功能。我们在多个计算机网络上评估了我们的框架（例如，GPT4）和开放源代码（例如Llama2）模型。使用零拍的场景中，我们在通用LLM中的发现表明了令人鼓舞的结果，最佳模型的平均准确度为79.3％。专有的LLM在中小型网络中取得了值得注意的结果，而挑战则持续理解复杂的网络拓扑，尤其是对于开源模型。此外，我们提供了有关及时工程如何提高某些任务准确性的洞察力。索引术语 - LARGE语言模型，计算机网络，系统管理员。
计算机网络、体系结构和
摘要 深度学习已成为医疗保健行业的重要工具，有可能改变医疗服务方式并改善患者治疗效果。本综述文章重点关注个性化医疗、伦理问题和难题、未来方向和机遇、现实案例研究以及数据隐私和安全，探讨了深度学习在医疗保健领域的现有和潜在应用。个性化医疗中的深度学习有望通过更精确的诊断和个性化的治疗方法改善患者护理。然而，重要的是要考虑数据隐私等伦理问题以及算法中的偏见可能性。医疗保健领域的深度学习未来可能会更多地用于管理人口健康、预防疾病和改善弱势群体的医疗服务。案例研究给出了深度学习如何改变医疗保健行业的具体例子，从发现罕见疾病到预测患者治疗效果。然而，要充分发挥深度学习在医疗保健领域的潜力，必须解决数据质量、可解释性和法律障碍等问题。远程监控和远程医疗是两个有前途的领域，深度学习正在降低医疗费用并改善医疗服务。深度学习算法可用于实时分析患者数据，在问题恶化之前警告医疗专业人员可能出现的问题，并允许与专家进行在线讨论。最后，在将深度学习应用于医疗保健时，数据安全和隐私的重要性不容低估。为了保护患者数据并保证其负责任的使用，必须实施适当的保障措施和规则。深度学习能够通过提供更加个性化、实用和高效的护理来改变医疗保健行业。然而，为了充分实现其承诺，必须解决道德问题、困难和监管障碍。通过正确的保障措施和持续的创新，深度学习有可能显著改善患者治疗效果并降低医疗保健成本
使用计算机网络的机器学习：技术，数据集和模型
Haitham Afifi 1，（成员，IEEE），Sabrina Pochaba 2，Andreas Boltres 3，Dominic Laniewski 4，（研究生成员，IEEE），Janek Haberer 5，Leonard Paeleke 6.7，6.7 Samikwa 12和Michael Seufert 13，（IEEE高级会员）1埃森哲，61476 Kronberg im Taunus，德国2萨尔茨堡研究学会M.B.H.奥斯纳布鲁克大学，49076德国奥斯纳布鲁克5号分布式系统集团，基尔大学，24118德国基尔6号，德国6数字工程学院，波茨坦大学，14482德国波茨坦，德国7数字健康与机器学习，Hasso Plattner Institute，HASSO PLATTNER INSTICE，HASSO POTSDAM，14482 POTSDAM，POTSDAMS STRIC STRIC STRIC STRIC STRIC CENTRIED中心小组，应用研究所，Karlsruhe Technik，76133，Karlsruhe，Karlsruhe，9 97074Würzburg，Würzburg，97074Würzburg，Dermany of Commention Sciential of Compucation Conituction in Compucation parter in Commutional of Cormutional ofernation of Compuline Pererny of Compuline Parerny of Commention paderborns，330983098309330093009093009.伯尔尼，瑞士3012伯尔尼13号网络嵌入式系统和通信系统主席，奥格斯堡大学，德国奥格斯堡86159
计算机网络-Archivo Digital UPM
实时流媒体的大量增长，尤其是以游戏为中心的内容，导致全球带宽消费的总体增长。某些服务看到它们在高峰消费时的质量降低，从而降低了内容的质量。这种趋势产生了与根据网络和服务条件优化图像质量有关的新研究。在这项工作中，我们在真实的多站点5G环境上提出了游戏流的用例优化。本文概述了用例的虚拟化工作流程，并提供了用于模拟的应用程序和资源的详细说明。此仿真测试了基于人工智能（AI）算法的添加，对服务的优化，从而在不同的工作条件下以良好的经验（QOE）确保内容的交付。引入的AI基于深度强化学习（DRL）算法，该算法可以灵活地适应多媒体工作流程可能面临的不同条件。也就是说，通过纠正措施调整流量比特率，以优化实时多站点方案中内容的Qoe。这项工作的结果表明了我们如何最大程度地减少内容损失，以及与没有在系统中集成的优化器的服务相比，获得具有较高比特率的高视听性多媒体质量结果。在多站点的环境中，我们在阻滞效率方面取得了20个百分点的提高，并且在阻滞损失方面也有15个百分点。
计算机网络 - 成功实验室 - 德克萨斯A＆M大学
在过去的15年中，软件定义的网络（SDN）由于其开放性和可编程性质而在研究和行业中获得了广泛的支持。此范式使研究人员，从业人员和开发人员等各种利益相关者能够使用强大的API和全球网络视图来创新网络服务，从而消除了对供应商特定控制平面的依赖。但是，SDN的适应性体系结构引入了传统网络环境中不存在的许多安全挑战。虽然有几次调查强调了现有的攻击，但显着缺乏系统的渗透观点，对于理解攻击及其起源至关重要。本文旨在分析已经暴露于SDN攻击的实例，检查其脆弱性，穿透路线和根本原因的先前文献。此外，我们对与这些攻击相关的潜在问题进行了详尽而全面的讨论，并提出了研究人员提出的防御措施来减轻它们并分析如何解决根本原因。我们还探讨了我们的调查如何通过提供对渗透路线的见解来帮助从业人员准备合适的防御。通过这项研究，我们的目标是阐明当前SDN体系结构中的现有安全问题，促使对各种安全问题进行重新评估，并为SDN安全的未来研究提供指南。