intrusion detection systems | BriefGPT

关键词intrusion detection systems

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LCCDE: 基于决策的集成框架用于智能汽车互联网入侵检测
为了保护互联汽车系统免受网络攻击的危害，提出了一种基于机器学习的新型集合入侵检测系统框架 (LCCDE)，在车辆攻击和 CICIDS2017 数据集上的实验表明其检测多种类型的网络攻击的效果显著。
PDF2 years ago
运用自组织映射创建可解释性入侵检测系统
本文介绍了一种基于自组织映射的可解释入侵检测系统（X-IDS），该系统可以产生全局和局部的可解释性可视化；该 X-IDS 在 NSL-KDD 和 CIC-IDS-2017 数据集上通过解释生成和传统精度测试进行了评估。
PDF2 years ago
可解释的入侵检测系统 (X-IDS)：当前方法、挑战和机会的调查
应用人工智能和机器学习于网络安全已有广泛应用，特别是使用深度学习技术设计的 IDS. 然而，这些系统被视为黑盒模型，无法提供预测的合理解释。因此，需要设计可解释的 IDS，调查了可解释 AI 的现状，并提出了一种人们参与的通用架构，以用作设
PDF2 years ago
MM一种基于转移学习和优化卷积神经网络的物联网车辆入侵检测系统
本论文提出了一种基于转移学习和集合学习的基于卷积神经网络和超参数优化技术的 IDS，用于 IoV 系统的网络安全攻击检测以保护现代车辆系统。在实验中，该 IDS 在两个公共基准 IoV 安全数据集上表现出超过 99.25％的检测率和 F1
PDF2 years ago
针对网络入侵检测系统的逼真对抗攻击建模
通过对网络入侵检测系统进行基于机器学习的威胁模拟，发现现有文献中的威胁模型不适用于实际的网络安全情景，因此，有必要加强现有防御系统以及探索更加真实和有效的对抗方式。
PDF3 years ago
工控系统中机器学习网络安全防御的对抗攻击
该研究探讨了如何使用对抗性学习通过生成基于 Jacobian 的显著性图攻击的对抗性样本以及探索分类行为，从而攻击监督模型。该分析还包括如何使用对抗性训练来支持监督模型的鲁棒性。随着对抗性样本的出现，两个广泛使用的分类器 —— 随机森林和
PDF4 years ago
上下文環境的問題：通過提供上下文信息增強入侵檢測
本文通过模拟工业网络行为，引入恶意行为并采用基于上下文和非上下文的入侵检测系统进行比较，发现采用上下文信息可以更可靠地识别恶意行为。
PDF5 years ago
MM基于集成学习的入侵检测系统保护雾计算物联网环境
该论文提出利用 NSL-KDD 数据集，结合多个学习器构建集成学习器，提高入侵检测的准确度，在雾到终端架构中实施两个级别的分类，实现入侵检测与精确预防的目的，实验结果表明该 IDS 比其他最先进的方法在该数据集上更为有效。
PDF5 years ago
入侵检测系统的性能比较及机器学习在 Snort 系统中的应用
本研究比较了 Snort 和 Suricata 两种入侵检测系统在 10Gbps 速度下检测恶意流量的性能，并开发了适应性插件来解决 Snort 的误报问题，通过实验证明了混合机器学习算法与优化的支持向量机算法结合的 Snort 插件能够更
PDF7 years ago
使用连续时间贝叶斯网络进行入侵检测
本文提出了一种使用连续时间贝叶斯网络来检测入侵的通用技术 - 异常检测，并使用根据历史数据生成的生成式模型来标记异常行为。该方法在网络入侵检测系统和主机入侵检测系统中都有应用，并在多个实验数据集上进行了验证。
PDF10 years ago
提升入侵检测系统的网络安全挖掘技术
本文解决入侵检测系统中分类器存在的问题，提出使用顺序向后搜索和信息增益进行改进的特征选择方法以及利用离散随机变量和概率质量函数将名义网络特征转换为数值型特征的方法，并组合使用已知的标准化方法来实现混合标准化方法，通过广泛的比较研究证明改进后
PDF12 years ago