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5G 及其后续 V2X 网络中的零日攻击检测的联邦学习
利用深度自编码器方法检测基于良性网络流量模式的攻击，通过联邦学习训练侵入检测系统，同时保护 CAVs 的隐私并减少通信开销。在最新的网络流量数据集上进行的深入实验表明，该系统实现了高检测率，并最小化误报率和检测延迟。
PDF3 days ago
使用带有顺序假设测试的自动编码器检测被入侵的物联网设备
该研究提出了一种名为 CUMAD 的有效和高效的框架，通过结合基于自编码器的异常检测子系统和基于顺序假设检验的顺序概率比测试子系统，累积足够的证据以检测受损的物联网设备，从而有效降低了误报数目，同时能快速检测到受损的物联网设备。
PDF3 months ago
FedRDF：面向联邦学习中的毒化攻击的强大动态集成函数
我们的研究引入了一种新颖的健壮汇聚机制，利用傅里叶变换，能够有效应对复杂攻击，包括恶意行为和模型污染攻击，并且在各种模型污染攻击中表现出优越性能。
PDF5 months ago
IJCAI利用约束编程和图形表示学习生成可解释的云安全策略
本文提出了一种基于约束编程和图表示学习的新型 IAM 框架，通过减少无关数据存储访问权限等优化 IAM 策略，并对 IAM 策略进行解释和分类，以减少安全攻击的影响。
PDF2 years ago
面向隐私保护深度神经网络的图像加密方案攻击
该研究针对深度神经网络中的图像应用提出了一种加密技术，并尝试通过选择明文和密文攻击来测试其安全性。
PDF4 years ago
RED-Attack: 机器学习资源有效的基于决策的攻击
通过采用分类边界估计和对抗性噪声优化两个步骤，提出了一种资源高效的、可用于黑盒模型的决策攻击方法，即 RED-Attack，以减轻基于输出概率向量进行的深度神经网络 (DNNs) 安全漏洞所带来的风险。
PDF5 years ago
软件定义 ITS 网络中基于深度学习的交叉火力攻击检测
通过软件定义网络监控和流量特征提取，本文采用不同的深度学习算法和 Mininet-WiFi 仿真平台，开发了一种可学习 ITS 网络中流量流的时间相关性的机器学习模型，从而区分合法流与协调攻击流，以提高安全性，并在至少 80％的准确率下检测
PDF6 years ago
DARTS：用有毒标志欺骗自动驾驶汽车
本文介绍 DARTS（Deceiving Autonomous caRs with Toxic Signs）攻击，该攻击将有毒交通标志引入自动驾驶车辆的交通标志识别系统，包括 Out-of-Distribution 攻击和 Lenticul
PDF6 years ago
无线传感器网络的攻击与解决方案
本文分析了无线传感器网络的安全需求和安全攻击，讨论了安全攻击的类型和检测方法，并指出了在无线传感器网络中安全性的基准。
PDF10 years ago