Generating labeled training datasets towards unified network intrusion detection systems
It is crucial to implement innovative artificial intelligence (AI)-powered network intrusion
detection systems (NIDSes) to protect enterprise networks from cyberattacks, which have …
detection systems (NIDSes) to protect enterprise networks from cyberattacks, which have …
[HTML][HTML] Многозначная классификация компьютерных атак с использованием искусственных нейронных сетей с множественным выходом
ОИ Шелухин, ДИ Раковский - Труды учебных заведений связи, 2023 - cyberleninka.ru
Современные компьютерные сети (КС), имея сложную и часто гетерогенную структуру,
порождают большие объемы многомерных многозначных данных. Учет информации о …
порождают большие объемы многомерных многозначных данных. Учет информации о …
Consolidating Packet-Level Features for Effective Network Intrusion Detection: A Novel Session-Level Approach
Network Intrusion Detection Systems (NIDSs) are crucial tools for ensuring cyber security.
Recently, machine learning-based NIDSs have gained popularity due to their ability to adapt …
Recently, machine learning-based NIDSs have gained popularity due to their ability to adapt …
Mitigate: Toward Comprehensive Research and Development for Analyzing and Combating IoT Malware
K Nakao, K Yoshioka, T Sasaki, R Tanabe… - … on Information and …, 2023 - search.ieice.org
In this paper, we developed the latest IoT honeypots to capture IoT malware currently on the
loose, analyzed IoT malware with new features such as persistent infection, developed …
loose, analyzed IoT malware with new features such as persistent infection, developed …
Packet-Level Intrusion Detection Using LSTM Focusing on Personal Information and Payloads
S Kawanaka, Y Kashiwabara… - 2023 18th Asia Joint …, 2023 - ieeexplore.ieee.org
In recent years, network-based intrusion detection systems (NIDS) based on advanced
neural network (NN) technologies have emerged. In the previous study (Hwang et al. 2019) …
neural network (NN) technologies have emerged. In the previous study (Hwang et al. 2019) …
[HTML][HTML] Оценка характеристик мультифрактального спектра фрактальной размерности сетевого трафика и компьютерных атак в IоT
ОИ Шелухин, СЮ Рыбаков… - Труды учебных …, 2024 - cyberleninka.ru
Актуальность. Изменение фрактальной размерности сетевого трафика может служить
индикатором атак или аномальной активности. Фрактальный анализ позволяет …
индикатором атак или аномальной активности. Фрактальный анализ позволяет …
[HTML][HTML] Статистические характеристики фрактальной размерности трафика IoT на примере набора данных Kitsune
ОИ Шелухин, СЮ Рыбаков - Труды учебных заведений связи, 2023 - cyberleninka.ru
В работе рассмотрен метод оценки фрактальных свойств трафика, а также проведена
оценка статистических параметров фрактальной размерности (ФР) трафика IoT …
оценка статистических параметров фрактальной размерности (ФР) трафика IoT …
Multivalued Classification of Computer Attacks Using Artificial Neural Networks with Multiple Outputs
OI Shelukhin, DI Rakovsky - Proceedings of …, 2023 - journals.rcsi.science
Modern computer networks (CN), having a complex and often heterogeneous structure,
generate large volumes of multi-dimensional multi-label data. Accounting for information …
generate large volumes of multi-dimensional multi-label data. Accounting for information …
Estimation of the Multifractal Spectrum Characteristics of Fractal Dimension of Network Traffic and Computer Attacks in IoT
OI Sheluhin, SY Rybakov… - Proceedings of …, 2024 - journals.rcsi.science
Relevance. Changes in the fractal dimension of network traffic can serve as an indicator of
attacks or anomalous activity. Fractal analysis allows to identify changes in the temporal …
attacks or anomalous activity. Fractal analysis allows to identify changes in the temporal …
IoT Traffic Fractal Dimension Statistical Characteristics on the Kitsune Dataset Example
OI Shelukhin, SY Rybakov - Proceedings of …, 2023 - journals.rcsi.science
The paper considers a method for estimating the fractal properties of traffic, and also
evaluates the statistical parameters of the fractal dimension of IoT traffic. An analysis of real …
evaluates the statistical parameters of the fractal dimension of IoT traffic. An analysis of real …