May, 2024

基于 CNN 模型的联邦学习检测勒索软件攻击

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TL;DR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。
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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

  • 通过网络流量分析和机器学习技术来缓解勒索软件威胁

    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。

    Jan, 2024

  • 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

  • RansomAI: 基于人工智能的勒索软件，用于隐蔽性加密

    提出了一种基于强化学习的框架 RansomAI，旨在通过学习最佳加密算法、速率和持续时间，使勒索软件可以自适应地调整其加密行为，并保持隐身，使其不易被检测到。实验结果表明，该框架可以在少数几分钟内达到超过 90％的准确率，成功逃避了 Crowdsensor 上运行的 Ransomware-PoC 的检测。

    Jun, 2023

  • 基于深度学习的智能电网虚假数据注入攻击动态检测

    研究使用深度学习技术检测注入数据度量值的方法，运用卷积神经网络与长短时记忆网络，观察数据测量和网络水平特征以共同学习系统状态，以此有效估算系统变量，实验结果表明，这种深度学习算法可以识别传统状态估计坏数据检测无法检测到的异常。

    Aug, 2018

  • 基于联邦学习的智能电网虚假数据注入攻击分布式定位

    本文提出了一种联邦学习机制，结合混合卷积神经网络体系结构，并利用图形神经网络和 LSTM 层中的本地相关性和数据时间模式，以在分布式设置中灵活且高效地训练 FDIA 检测器，同时保护客户的隐私。

    Jun, 2023

  • 基于深度学习的智能电网网络攻击检测模型

    通过使用人工智能技术，本研究提出了一种新颖的智能电网基于模型的网络攻击检测方法，以阻止监控控制和数据采集系统（SCADA）上接收的负载数据的数据完整性网络攻击（DIAs），并使用回归模型进行负载数据的预测，以及通过无监督学习方法对处理后的数据进行聚类，以实现最佳性能。实验结果表明，EE-BiLSTM 方法比其他两种方法更稳健和准确。

    Dec, 2023

  • 物联网设备恶意代码检测的联邦学习

    本文研究联邦学习在物联网恶意软件检测中的应用及其安全问题。其中提出了一种使用联邦学习检测影响 IoT 设备的恶意软件的框架，并使用 N-BaIoT 数据集进行评估。研究表明，与传统方法相比，联邦学习方法可以显著提高模型性能，并且在保护用户隐私的前提下，其结果与集中式方法相似。此外，针对恶意攻击提出的其他模型聚合函数也可以提供显著改进，但需要进一步研究来提高联邦学习方法的鲁棒性。

    Apr, 2021

  • 5G 及其后续 V2X 网络中的零日攻击检测的联邦学习

    利用深度自编码器方法检测基于良性网络流量模式的攻击，通过联邦学习训练侵入检测系统，同时保护 CAVs 的隐私并减少通信开销。在最新的网络流量数据集上进行的深入实验表明，该系统实现了高检测率，并最小化误报率和检测延迟。

    Jul, 2024

  • 使用机器学习技术的物联网系统恶意软件检测

    提出了一种 CNN-LSTM 混合模型，用于物联网恶意软件识别，并使用 K 折交叉验证评估了其性能，其准确率达到 95.5%，超越了现有方法。研究表明，CNN 算法有助于构建学习模型，而 LSTM 分类器在分类方面表现出了更高的准确性。与普遍技术的比较分析证明了所提模型的有效性，突出了其提升物联网安全性的潜力。该研究主张进一步探索支持向量机作为替代方案，强调了分布式检测策略的必要性，并强调了预测分析对于更强大的物联网安全性的重要性。该研究为在物联网生态系统中制定更具韧性的安全措施提供了平台。

    Dec, 2023