Jan, 2024

通过网络流量分析和机器学习技术来缓解勒索软件威胁

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TL;DR这篇论文集中讨论了一种在计算机网络中识别和检测勒索软件的方法，该方法基于机器学习算法和对网络流量模式的分析，显示机器学习算法可以通过网络流量准确识别和检测勒索软件。
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发现论文，激发创造
  • 基于人工智能的恶意软件和勒索软件检测模型

    本文介绍了使用不同的机器学习和深度学习模型进行恶意软件检测、恶意软件分类和勒索软件检测的一种新颖且灵活的解决方案，并且将两个优化过的模型组合起来，证明了在检测性能和灵活性方面都有所提高。特别是，我们的综合模型为使用专业的、可互换的检测模块进行简单的未来增强铺平了道路。

    Jul, 2022

  • 机器学习中的勒索软件检测与分类

    使用 XGBoost 和随机森林算法进行勒索软件攻击的检测和分类，证明其高准确性，为增强网络安全提供了有价值的工具。

    Nov, 2023

  • 基于 CNN 模型的联邦学习检测勒索软件攻击

    计算仍然面临来自勒索软件的重大威胁，需要及时采取行动来防止。本文研究了一种基于人工智能的勒索软件检测方法，并提出了一种针对数字变电站受损运行的勒索软件攻击建模技术。首先，将二进制数据转换为图像数据，并将其输入到使用联邦学习的卷积神经网络模型中。实验证明，所提出的技术能以较高的准确率检测勒索软件。

    May, 2024

  • 加密恶意流量的特征分析

    近年来恶意软件攻击中使用加密的 HTTP 流量进行自我传播或通信的数量急剧增加。本文应用三种机器学习技术来区分恶意加密的 HTTP 流量与良性加密流量，并获得与以往研究相当的结果。同时，我们详细考虑特征分析问题，并证明可直接从机器学习模型中获取与特征相关的信息。我们认为这种基于机器学习的特征分析方法更可靠，例如我们可以发现相对非直观的特征之间的相互作用。

    Dec, 2023

  • 加密恶意流量检测的机器学习方法、数据集及比较研究

    本文提出基于机器学习的加密恶意流量检测技术的通用框架，并提供系统评估。通过分析、处理和合并来自 5 个不同来源的数据集，生成综合公平数据集以帮助未来研究，实现和比较 10 种加密恶意流量检测算法，并讨论挑战和未来研究方向。

    Mar, 2022

  • 应用图论改善机器学习侦测网络攻击

    网络入侵和网络威胁的早期检测是网络安全的主要支柱之一。本文提出通过对网络流量进行预处理，提取新的基于图论的指标，从而更高效地检测网络攻击，并克服传统方法的一些局限性。实验证实，该方法不仅能够克服传统方法的局限性，还能够实现更好的网络威胁检测能力。

    Feb, 2024

  • 恶意软件分析的机器学习技术调查

    该论文综述了在 Windows 环境下应用机器学习技术进行恶意软件分析的方法，并介绍了涉及的因素，包括目标、特征和算法。此外，文中还探讨了相关的数据集、问题和挑战以及未来研究方向，如恶意软件分析经济学。

    Oct, 2017

  • 预测网络监控 -- 利用机器学习和数据分析进行网络攻击的推测研究

    利用机器学习和数据挖掘技术增强网络安全，本文提出了一种新的技术，基于多个数据参数预测网络中即将发生的攻击，通过测试阶段的结果选择最佳模型，并提取可能导致攻击的事件类别。

    Dec, 2023

  • 利用进程内存进行勒索软件检测

    对受勒索软件的扫描，采用访问进程内存的特权，利用多种机器学习算法进行分类，以更易准确地检测受勒索软件的特征和行为。

    Mar, 2022

  • 深度学习在金融领域提升网络安全弹性与高级威胁检测

    本研究使用深度学习进行高级威胁检测，提高金融行业的网络安全性，并且聚焦异常入侵检测技术的研究。

    Feb, 2024