network intrusion detection system | BriefGPT

关键词network intrusion detection system

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处理不平衡的机器人物联网数据集
使用 Synthetic Minority Over-sampling Techniques (SMOTE) 算法，就 Bot-IoT 数据集的类别不平衡问题进行了研究，并提出了能够检测攻击数据包并克服类别不平衡问题的二分类方法。通过数值结
PDF3 months ago
EG-ConMix：基于图对比学习的入侵检测方法
通过提出 EG-ConMix 方法，本文解决了 IoT 网络攻击事件监测的复杂性、数据不平衡问题，并展示了其在入侵检测性能方面相对于其他方法的显著优势。
PDF3 months ago
一种适应性双层单类分类入侵检测系统用于新兴网络威胁
在这项研究中，我们提出了一个基于单类分类的入侵检测系统结构，并使用多分类机制和聚类算法嵌入二级模型中。该框架不仅可以识别未知攻击，还可以利用它们对未知攻击进行再训练，从而使模型能够随着新的威胁模式的出现而进化。通过在第一层使用单类分类器（O
PDF4 months ago
应用自监督学习的图神经网络对网络流量进行网络入侵检测
该研究论文基于图神经网络（GNN）提出了一种自我监督方法，用于网络入侵检测系统（NIDS）中多类别网络流的无监督学习，并通过实验验证了该方法在四个真实数据库上的良好性能。
PDF4 months ago
实时深度学习网络入侵检测系统中的白盒非定向攻击与启发式防御方法
网络入侵检测系统（NIDS）是保护计算机网络免受各种网络攻击和网络安全威胁的关键组成部分。然而，如果 NIDS 本身受到攻击和漏洞，如何保卫防御者？本研究旨在涵盖与 NIDS、对抗性攻击及其防御机制相关的重要方面，以提高基于机器学习和深度学
PDF9 months ago
一种新颖的基于深度学习的网络入侵检测系统对抗对抗性攻击的模型
该研究论文的主要目标是研究强大的对抗攻击算法及其在基于深度学习的网络入侵检测系统上的防御方法，并使用 CICIDS-2017 数据集进行评估。
PDFa year ago
一种使用深度学习进行 SDN 网络入侵检测的新方法：未来方法
该研究探讨了如何在软件定义网络（SDN）的背景下，使用网络入侵检测系统和深度学习算法进行攻击检测和提高网络安全性能。结果表明，该方法通过结合多种深度学习算法，成功地进行了二分类任务，并取得了显著的检测成果。
PDF2 years ago
IJCAI适应性入侵检测系统的分割联邦学习
本文提出了一种基于 “分段 - 联邦学习”(Segmented-FL) 的网络入侵检测系统 (NIDS)，该方法采用定期的本地模型评估和加权聚合本地模型参数的方法来显著提高性能，该方案对于需要协同处理多个不同网络环境数据、并保护个人数据隐私
PDF3 years ago