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malicious traffic
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基于 Transformer 的有效载荷恶意软件检测与分类框架
基于变压器的恶意流量检测算法，在只使用有效载荷字节的情况下，能够有效区分测试数据集中的恶意流量与良性流量，实现了二进制分类的平均准确率为 79% 和多类分类实验的准确率为 72%。
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3 months ago
现有的超出分布技术适用于网络入侵检测吗？
通过分析网络入侵检测中机器学习的应用，以及探究其他领域中现有的检测器是否能有效识别网络安全新形式的入侵以及改进的嵌入空间如何增强检测，本文发现现有检测器能够辨别出部分新的恶意网络流量，并且改进的嵌入空间能够提升检测性能。同时，简单的检测器组
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10 months ago
使用机器学习和 Shapley 加性解释（SHAP）方法对分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测进行分类和解释
该研究提出了一个框架，利用机器学习和可解释的人工智能技术，分类和识别 DDoS 攻击的合法流量和恶意流量，在使用 SHAP 进行解释后的分类器模型中，该模型的性能表现高于 99％的准确性。
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a year ago
使用 EBGAN 进行异常入侵检测
该研究提出了一种基于 EBGAN 的入侵检测方法，IDS-EBGAN，旨在将网络记录分类为正常流量或恶意流量，该方法使用生成对抗网络（GANs）的强大建模能力解决网络流量巨大而复杂的问题，并采用重新构建误差的方法在测试阶段对流量记录进行分类
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2 years ago
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