» Từ khóa: phuong phap phat hien tan cong

Kết quả 1-4 trong khoảng 4

Phương pháp mới phát hiện URL lừa đảo sử dụng thuật toán học máy kết hợp

Bài viết đề xuất một phương pháp để tăng độ chính xác trong việc phát hiện các URL độc hại bằng cách sử dụng các phương pháp học máy Vector Hỗ trợ Tuyến tính và đa thức Naive Bayes kết hợp với kỹ thuật voting (bỏ phiếu).

14 p actvn 31/10/2024 29 1

Từ khóa: Tấn công lừa đảo, Phương pháp mới phát hiện URL lừa đảo, Phân loại tấn công lừa đảo, Thuật toán học máy kết hợp, Đa thức Naive Bayes
Về một phương pháp phát hiện tấn công trong mạng điều hành giám sát công nghiệp

Bài báo đề xuất về việc sử dụng các mô hình vật lý để phát hiện những bất thường trong mạng điều hành giám sát công nghiệp. Đầu tiên là đi phân tích một số hình thức tấn công điển hình trong mạng điều hành giám sát công nghiệp, từ đó đề xuất giải pháp kết hợp mô hình tuyến tính để ước tính tín hiệu với hai giải pháp phát hiện...

10 p actvn 31/03/2020 376 1

Từ khóa: Phương pháp phát hiện tấn công, Mạng điều hành giám sát công nghiệp, Mô hình tuyến tính, Hệ thống điều khiển, Tấn công lén lút, Tấn công hình học, Tấn công độ lệch
Một giải pháp phát hiện xâm nhập trái phép dựa trên phương pháp học sâu

Bài viết này trình bày một hướng tiếp cận ứng dụng học sâu để phát hiện hành vi bất thường đối với hệ thống mạng được bảo vệ. Các thực nghiệm được thực hiện trên tập dữ liệu KDD cup 99 cho thấy mạng học sâu hiệu quả đối với phát hiện hành vi bất thường.

9 p actvn 31/10/2019 454 2

Từ khóa: Hệ thống phát hiện xâm nhập, Xâm nhập trái phép, Phương pháp học sâu, Tập dữ liệu KDD cup 99, Hệ thống phát hiện các tấn công
Phương pháp cải tiến LSTM dựa trên đặc trưng thống kê trong phát hiện DGA botnet

Bài viết đề xuất phương pháp phân tích tên miền và phát hiện DGA botnet dựa trên sự kết hợp mạng LSTM (Long Short-Term Memory) với các đặc trưng thống kê như độ dài, entropy, mức độ ý nghĩa của tên miền nhằm tăng khả năng khái quát hóa cho mạng LSTM.

10 p actvn 30/09/2019 441 1

Từ khóa: Phát hiện DGA botnet, Phát hiện tấn công mạng, An ninh mạng, Phương pháp cải tiến LSTM, Long Short-Term Memory

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

Học viện Kỹ thuật Mật Mã

141 đường Chiến Thắng - Tân Triều - Thanh Trì - Hà Nội
ĐT : 024.38544244 – 024.38543024 – 024.385520251

Phát triển bởi Thư viện số