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Zero-X: 一种针对 IoV 的基于区块链的开放式联邦学习框架，用于零日攻击检测
本文提出了 Zero-X，一种通过将深度神经网络与开放环境识别相结合的方法，有效检测 IoV 领域中的 0-day 与 N-day 攻击，并使用区块链技术实现可信和分散式的联邦学习，旨在维护隐私和提高检测率。与相关工作的比较表明 Zero-
PDF7 days ago
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。
PDF7 days ago
基于 FPGA 的汽车控制器区域网络零日入侵实时检测系统
使用无监督学习的卷积自编码器架构进行零日攻击检测，通过在仅有良性（无攻击）CAN 消息上训练模型，成功实现对未知攻击类型的高准确率分类，并且能够在高速 CAN 网络上实现线速检测，适用于关键 CAN 网络的零日攻击检测。
PDF6 months ago
双倍准备，双倍战斗。基于异常检测的有监督和无监督堆栈法
通过采用两层堆叠的元学习策略，将有监督学习和无监督学习相结合，提高了网络入侵检测的准确性，特别是在零日攻击的检测方面，这个方法比有监督学习更加有效。
PDF2 years ago
MMGEE: 一种基于梯度的可解释性变分自编码器用于网络异常检测
本文提出了一个名为 GEE 的框架，通过使用基于变分自编码器（VAE）的无监督深度学习技术和基于梯度的指纹技术来检测和解释网络流量中的异常，从而解决了传统监督式异常检测方法需要大量标记数据训练的限制和难以检测零日攻击的问题。实验结果表明了该
PDF5 years ago
MM增强时序深度学习的电网控制器异常检测
通过使用硬件性能计数器的重构误差分布和基于数据的防御系统，我们能够高精度地（>99.9％）检测电网控制器的异常行为，几乎没有误报率（零误报）并且延迟较短（<360ms）。
PDF6 years ago