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可解释检测器：探索基于 Transformer 的语言建模方法用于具有可解释性分析的短信垃圾检测
使用优化和微调的基于 Transformer 的大型语言模型解决短信垃圾信息检测问题，通过预处理技术、文本扩增技术解决数据噪声和类别不平衡问题，实验结果显示我们的优化微调 BERT 模型 RoBERTa 在短信垃圾信息检测任务中获得 99.
PDF2 months ago
利用 LSTM 和 GAN 进行现代恶意软件检测
该研究使用深度学习模型、LSTM 网络和 GAN 来提高恶意软件检测的准确性和速度，通过 VirusShare 数据集的训练和评估，表明深度学习在主动网络安全防御中发挥着决定性的作用。此外，研究还探讨了集成学习和模型融合方法对减少偏差和提高
PDF2 months ago
MM可靠的特征选择对抗性鲁棒性网络攻击检测
通过选择与网络攻击检测最相关的特征，在网络流量分析中训练机器学习模型所使用的高质量数据，可以提高模型的鲁棒性和计算效率。通过改进数据集、选择与时间相关的特征和更具体的特征集，以及进行对抗训练，机器学习模型在不损害正常流量传输的情况下显著提高
PDF3 months ago
网络安全的新前沿：新兴威胁与创新
通过定性研究方法全面审查了网络安全的多种威胁及其对各个领域的影响，发现包括恶意软件攻击、社交工程攻击、网络漏洞和数据泄露在内的四类主要威胁；重要的新兴网络安全威胁还包括高级持续性威胁、勒索软件攻击、物联网漏洞和社交工程利用，对组织和个人造成
PDF8 months ago
数字孪生上的生成建模用于变革管理
通过在云端创建数字孪生，本文展示了如何在小规模企业中实现安全地进行软件更新与变更，利用数字孪生进行非生产环境的测试并采集系统数据进行压力测试，同时利用生成式人工智能模型生成测试场景以检测错误点。
PDF10 months ago
物联网环境中基于机器学习的现代入侵检测系统的文献调查与评价
在物联网领域，由于数据量和网络威胁等方面的增长，数据的机密性和隐私性已经成为安全研究的重要领域。针对物联网环境中的安全性问题，越来越多的安全专家对设计强大的入侵检测系统感兴趣，以作为传统安全方法的补充。本综述论文总结了应用于物联网入侵检测系
PDFa year ago
聊天机器人在网络安全领域中的演进、脆弱性、攻击、挑战和未来建议
本文探讨了聊天机器人从 ELIZA 到 GPT-4 的发展历程及其工作机制，分析了聊天机器人所面临的网络安全威胁和漏洞，阐述了聊天机器人对诸如恶意代码、网络钓鱼邮件、零日攻击和宏和 LOLBIN 的生成等网络安全问题所带来的风险和漏洞，进而
PDFa year ago
基于人工智能的智能电网漏洞及对抗虚假正常攻击的潜在解决方案：简要综述
智能电网系统面临多种网络安全威胁，基于人工智能技术的解决方案被越来越广泛地运用，然而最新的敌对系统（如生成对抗网络）的出现使得目前的 AI 技术很容易被攻破，我们需要更多的研究方向来保护智能电网系统。
PDF2 years ago
通过对抗性攻击利用负载预测的漏洞
通过研究诸如历史负载和天气预报等输入要素，本文分析一类负载预测算法的可靠性与安全性，提出了一种名为数据注入攻击的潜在威胁，并证明了温度恶意数据的注入可能会导致系统操作的显著且有针对性的损失。
PDF5 years ago