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面对不完整数据的恶意事件预测挑战
本文通过实证研究两个组织的真实数据，量化了过滤对于预测网络攻击可预测性的影响，发现过滤降低了网络攻击的可预测性，由于入侵事件的数据过少且具有不同于总数据集的生成过程，使得预测模型更加困难。
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4 years ago
AAAI
基于模型和决策论的自动化网络安全响应视角
本研究旨在描述一种自动化网络攻击防御的方法，通过将被保护系统的模拟与任意在线规划应用于部分观测的马尔科夫决策问题（POMDPs），并结合基于模型的人工智能，以实现风险防范与效益平衡。
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4 years ago
MM
基于树形结构的物联网智能入侵检测系统
本研究提出了一种基于树形机器学习模型的智能入侵检测系统，可以有效识别自动驾驶汽车网络中的各种网络攻击，并且在高检测率和低计算成本同时实现。
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5 years ago
互联汽车网络安全的高级分析
本论文提出了一种完全有效的基于机器学习的方法，用于保护连接车辆免受网络攻击，并针对使用配置规则提取相关信息的不同车辆接口（网络、CAN 和操作系统）进行监测，通过训练出的生成模型检测异常，以探测并诊断出其他现有方法无法发现的异常情况。
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7 years ago
为了娱乐和利益模拟网络攻击
介绍了一个新的模拟平台 Insight，用于设计和模拟针对大规模任意目标场景的网络攻击，包括模拟漏洞和利用，可应用于渗透测试、漏洞评估和风险评估等安全研究领域。
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14 years ago
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