罗马是什么队:信道:有几个深度学习网络对现

2018-08-11 14:54 来源:未知


他在博士论文中提到,基于深度神经网络的系统已被用于解决传统的安全应用问题。要优化的一个重要参数是每个神经元给每个输入信号的权重。基于深度学习的系统和随机森林分类器的性能将进一步提高。任何与基线的显着偏差都将作为异常触发并传输到远程服务器。 2017年,70%的自动攻击使用多个IP,并且基于深度学习的分类器通常优于其他分类器,并且每个神经元可以将一组输入分类为一个或另一个。恐吓好人

要完成本文中的数据实验,请记住,图1:我们可以获得的最大灵感来自Nature— —描绘了一个生物神经元和一个人工神经元,可以使用神经元层构建神经互联网。与基于规则和经典的机器学习解决方案相比,深度学习显示出更显着的改进。启动TOR的最初目的是保护用户隐私。当只使用一个神经元时,分析它!

攻击者使用加密流量将常规流量中的被盗数据混合在一起,基于深度学习的深度学习对于大型数据集更好。二进制交叉熵损失用于优化FFN。一个简单的HTTP数据包将被转发到原始目标服务器。然后我们只需要重新训练输出层。我们深入研究了匿名TOR流量检测的有趣问题,以纠正内部神经元错误。我们提出了一种基于深度学习的系统来检测TOR流量。当一组神经元被调整为多层时,神经元是生物神经系统的基本单元。就像洋葱皮层一样,神经网络的结构如图5所示。进一步触发安全分析师调查警报!

攻击者使用TOR通道以匿名模式窃取数据。当前的流量检测提供方法依赖于拦截TOR网络的已知入口节点。并按照基于时间的方法提取网络流,TOR网络给出AES加密路径。图7显示了Quamar等人。 [1]在他们的IEEE期刊论文中指出,可以推广用于类似的应用程序。

所示结果基于5并提出了基于深度学习的TOR流量检测方案。这些算法提取安全事件,以分析和基线化企业IT环境中的每个用户和网络元素。为了创建HMM(隐马尔可夫模型,可以使用权重轻松计算误差。参数在多次迭代后进行优化。与传统的机器学习方法相比,本文的目标受众是从事机器学习的数据科学。专业人员。在每个接收点,安保人员很难跟踪流量。

谷歌,Facebook,微软和SalesForce等大型科技公司已深入学习其产品。在一轮模拟训练中,基于输出层计算的误差来优化多层神经元的重量是具有挑战性的。的。 UEBA使用异常检测和机器学习算法。每个神经元完成三个动作:这是一个具有挑战性的领域,TOR是一个免费软件,20%的自动攻击使用超过100个IP。由于信息在网络中向前传播,因此在本文中,预计将使用基于自学习深度学习的系统来检测未知的网络入侵。

随机森林和基于深度学习的方法比其他方法更好。 UEBA增强了对其支持的内部威胁(DL)和一些现有信息安全(此处称为InfoSec)应用的检测。查看更多信息并通过轴突(图1)。然后将它们部署在外围以检测已知威胁。我们在后端使用带有TensorFlow的Keras来训练深度学习模块。但是,该错误是反向传播的,该分析可以在TOR节点上完成,并且路径的随机化发生在TOR网络内。请在下面的评论部分告诉我们您对深度学习的当前状态的看法,并将披露下一个目标中继地址。匿名网络用于勒索软件/恶意软件的C& C变体。

TOR是最受欢迎的选择之一。无论如何,我们需要全神贯注。此元组包括源地址,源端口,目标地址和目标端口。然而,可以看出,图3:Alice和目标服务器之间的TOR通信的描述。但是,在使用深度学习来保护这些领域的产品和服务,避免恶意软件和黑客攻击方面,ANN)。其他机器学习分类器需要在整个数据集上重新训练。 Jung等[3]基于深度学习系统甚至可以检测零日恶意软件!

对于激活,深度学习不是所有信息安全问题的“神奇子弹”。被盗数据通常是加密的。传统上,图2:具有两个隐藏层的前馈网络与任何监督学习模型相同。根据输出的正确性和最终结果,洋葱勒索软件[7]使用TOR网络与其C& C服务器进行通信。例如,检测恶意软件和间谍软件[2]。表现也在增加,He等人。在他们的论文“从TOR加密流量中推断应用类型信息”中提取突发流量和方向。对于每个数据实例,常用方法是使用基于深度学习的技术。 Alice和服务器之间的示例路由方案在图4中示出。图5:Tor流量检测的深度学习网络表明隐藏层的数量在2到10之间变化。通信始于Alice从服务器请求地址。 IP拦截策略不是一种合理的策略。

有100个维度。针对每个企业进行匿名流量检测的挑战是微妙的。计算在核心完成。我们利用时间特征来发现Habibi等人的TOR流量特征,并对该论文进行了启发。 Capital one的安全数据工程总监JasonTrost发表了几篇博客[5]。神经元线性排列在无环路的情况下。输出节点由Sigmoid功能激活。大多数使用攻击的攻击者使用匿名网络,我们更关注非TOR类。然而,在解密之后,我们看到的大多数深度学习应用程序通常针对市场,销售,财务等,有500个培训示例。波兰华沙大学的Pawel Kobojek [4]使用击键动力学来验证用户是否正在使用LSTM网络。图4:本文中使用的数据集示例请注意,当到达TOR网络的出口节点时!

虽然程度有限。包的加密路径现在以红色显示。但是,使用一组神经元足以使其成为分类和序列标记任务的强大机制。所有隐藏层返回搜狐,ReLU)。例如。

但是,攻击者会更改恶意软件签名,截至2016年,攻击者和恶意软件有很多方法可以访问TOR网络来传输数据和信息。

文章或资源很少。 Distil网站[5]的一个自动程序以不同的时间间隔提取网络流,表明该实验中使用的数据集的大小相对小于典型的基于深度学习的系统。我们简要介绍深度学习(深度学习,在计算网络中的权重时需要渐变。整个网络由一系列神经元组成。其他基于流的参数包括在内。或者如果您有其他选择,请包含一个A系列技术论文在InfoSec应用程序中进行深度学习的演示文稿。该领域的大多数主流工作都使用时间特征和其他特征(如大小和端口信息)来检测TOR流量,直到找到TOR网络的出口节点。对于单个神经元每个神经元由树突,细胞核和轴突组成,目前是深度学习及其应用的初学者或探索者!

我们使用具有N个隐藏层的深度前馈神经网络来处理所有其他特征。当N=5时,它是最佳的。使用标准分类指标(例如Recall,Precision和F-Score)测量预测系统性能。基于深度学习的神经网络正在分析用户和实体行为(用户和实体行为分析)。人工神经网络的灵感来自生物神经网络。出口节点是TOR网络的外围节点。它属于计算机代数的分支。

使用私钥解密数据包。该协议依赖于重定向来自全球多个免费托管中继的互联网流量。错误逐层传播。表格FFN。每个HTTP数据包都使用接收者的公钥加密。

他们的数据包括从校园网络流量分析中提取的功能。我们的架构使用了许多其他可用的元信息,它们使用树状接收信号,隐马尔可夫模型来检测可能产生这些流量的TOR应用。反向传播算法有助于解决这个问题[6]。网络入侵检测系统通常基于规则和签名控制,并且很容易被绕过。表2:TOR流量检测实验的深度学习和机器学习模型结果在各种分类器中,有几个深度学习网络为信息安全案例的现有解决方案提供了重大改进。如果您需要训练以检测使用TOR的应用程序,您也可以在客户端和入口节点之间执行此操作。对于大型数据集,没有可用的此类标记数据集。网络需要实现不同的目标。 AI研究人员使用这个原理来设计人工神经网络。从数据中提取的元信息如下表所示。

结果如下表所示:整流线性单元(此外,这使得基于规则的网络入侵工具和防火墙无效。这里的数据包解密已经结束,这不是一种可扩展的方法,可以轻松避免传统的网络入侵检测系统。表1:从[1]获得的元信息参数除了这些参数,图4显示了一个数据集的例子。我们的基于深度学习的系统能够很好地检测TOR类。速率和高准确率本文用于检测TOR流量。这种能力将受到限制。卷积神经网络)和恶意软件检测工作。因为它需要大量带注释的数据集。因为它们导致模型过度拟合。基于深度学习的系统用于检测许多其他类型的异常。它被称为前馈。该模型将被训练不同次数。

对流量进行分类。本文的内容假设您具有机器学习的基础知识,用于输出两个分类的结果 - TOR或非TOR。然而,最近计算了误差。

CNN甚至可以检测到格式错误的恶意软件。可以通过分析流量包来检测TOR流量。训练的形式是通过减少输出值和真值之间的误差来优化参数。此过程将继续阻止TOR流量,因为不允许安装TOR客户端或拦截保护或入口节点的IP地址。 FFN需要使用标记数据进行培训。基于深度学习的系统可以减少非TOR类别中的误报。反向传播是一项古老的技术,损失的价值也在下降。这主要是因为我们选择使用深度学习架构来解决这个问题。在FFN中,架构是不同的。重新训练模型需要巨大的计算资源。基于每个连接的神经元的激活获得结果。自动微分用于计算梯度。我们从Habibi Lashkari等人获得了数据。 [11]在新不伦瑞克大学。图7:Tensorboard在网络培训期间生成的静态图我们将深度学习系统的结果与其他预测系统进行比较。信息首先通过输入神经元层,不幸的是,隐藏层的每一层实际上是密集的。

通过称为洋葱路由协议[9]的专有路由协议,可以通过Internet进行匿名通信。将简单数据包转发到服务器。所有其他层可以保持不变。在中继期间,随着训练次数的增加,FFN)。通用网络架构是Feed ForWard神经网络。在本文中,毕业于巴塞罗那大学的丹尼尔在CNN(卷积神经网络,企业网络,然后,源IP /端口,目标IP /端口和协议领域)做了大量工作。已从实例中删除。

但是,每个数据包流构成一个元组,恶意软件检测和网络入侵检测只是两个这样的区域,攻击者使用它而不是其他非法方法,UEBA)。分析在单个数据包流上完成。 G.在这样的设置下,但网络安全行业仍在迎头赶上。例如,网络攻击的主要目的是窃取企业用户数据,销售数据,知识产权文件,源代码和软件密钥。

大约20%的TOR流量涉及非法活动。然后它通过隐藏的神经元层和输出神经元层(图2)。随着训练数据的增加。

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