Malicious Activities(악성 활동)란 무엇입니까?
Malicious Activities 악성 활동 - The major contributions of the proposed work include the proposal of cryptography based public key and private key generation algorithms, techniques for trust score computation and malicious node identification and finally the effective prevention of malicious activities for enhancing the security of the network. [1] The extensive utilization of network by smart devices, computers and servers makes it vulnerable to malicious activities where intruders and attackers tends to violate system security policies and authenticity to slither essential information. [2] In this paper, we investigate and analyse real-world cloud attacks in order to demonstrate the techniques used by hackers against cloud computing systems and how to prevent such malicious activities. [3] They lack computing power for security software hence, they have become a major target of malicious activities. [4] With significant usage of social media to socialize in virtual environments, bad actors are now able to use these platforms to spread their malicious activities such as hate speech, spam, and even phishing to very large crowds. [5] Cyber criminals tend to take advantage of fear through malicious activities. [6] The data gathered from these devices may have anomalies or other errors for various reasons, such as malicious activities or sensor failures. [7] It uses remote attestation to detect compromised devices with a high probability and identify the origin of malicious activities. [8] It supports application layer of IoT network and traces it frequently to find the existence of malicious activities. [9] APT malware exploits HTTP to establish communication with a C & C server to hide their malicious activities. [10] Although very useful in building capabilities at the edge, the Linux shell can be exploited, giving adversaries a prime opportunity to use them for malicious activities. [11] These SNSs are already have some mechanism to identify fake profiles and prevent them from such type of malicious activities but are not sufficiently efficient. [12] Although they do not involve any malicious activities, the efficiency of DNS infrastructures is still affected by their ever-increasing number. [13] Network monitoring is one of the key aspects to ensure communication reliability in case of failures and malicious activities and has several design issues depending on the system characteristics. [14] With the advent of the Internet of Things (IoT) era, smart devices that are getting integrated into human life have become a hackers’ highway for their malicious activities. [15] Any node which is part of the system can be an auditor and initiate the revocation procedure once it finds out malicious activities. [16] In this paper, we examine the effect and malicious activities of a number of the foremost common attacks and also mention some security schemes against some major attacks in VANET. [17] Malicious activities are often enforced by injecting malicious code into running processes, which is often undetectable by traditional antimalware techniques. [18] TPGs are vulnerable to malicious activities such as scan-based side-channel attacks. [19] Such an increasing usage also raises growth in malicious activities in social media, one of which is the use of automated users (bots) that disseminate false information and can insert bias in analyses done on gathered social media data. [20] Fake profiles are mostly used by the intruders to carry out malicious activities such as harming person , identity theft and privacy intrusion in Online Social Network(OSN). [21] Domain Name System (DNS) tunnels, established between the controlled host and master server disguised as the authoritative domain name server, can be used as a secret data communication channel for malicious activities. [22] With this, the present work proposes the improved MTD as a standard data model for sharing knowledge about the mitigation of malicious activities through IoT systems. [23] This unique characteristic of SDN offers security features to deal with the malicious activities. [24] The emergence of the Internet of Things (IoT) concept as a new direction of technological development raises new problems such as valid and timely identification of such devices, security vulnerabilities that can be exploited for malicious activities, and management of such devices. [25] Due to the rapid growth in technology, a huge amount of digital images are shared among users through social networks which facilitates many malicious activities. [26] These logs are the only source that can help in finding traces of some malicious activities or troubleshooting a system failure. [27] After reprogramming, the adversary can replicate and deploy the node with multiple identities to do malicious activities. [28] However, this has exposed to the malicious activities and online threat to the users which will disrupt the method of every system and performance. [29] , the Internet, which opens the doors for the intruders to perform some malicious activities. [30] Here, the fitness of grey wolf and ant lion helps to categorize the energy drained node and also, to predict the malicious activities. [31] Experimental results show the proposed detection technique enables a high overall detection coverage for malicious activities of varying types with 0. [32] It can dynamically monitor network traffic for malicious activities that are aimed to violate confidentiality, integrity, authenticity, and availability of the network. [33] The number and complexity of different cyber-attacks as well as other malicious activities has increased during the last decade and affected the efforts needed to maintain a sufficient level of cyber resilience in organisations. [34] To overcome the security issues, latency, and risk of malicious activities, a lightweight approach is proposed for those nodes in industrial IoT that cannot maintain security. [35] IDS keeps track of the state of hardware and software running in the networks for malicious activities that are planned for stealing data. [36] Attribution tools and techniques for malicious activities on the Internet are still nascent, relying mainly on technical measurements, the provenance of malicious code, and non-technical assessments of attack and attacker characteristics to link attack activities to individuals or groups. [37] However, the malicious activities by authorized users cause significant damages to their underlying systems. [38] Furthermore, in order to prevent any malicious activities with those connections under one virtual private network, artificial intelligence attack predictor is implemented. [39] The security pitfalls of IoT devices have made it easy for hackers to take over IoT devices and use them for malicious activities like botnet attacks. [40] This work can be applied to test and prevent intentional tampering of data bit stream and safeguarding it against malicious activities, especially in applications such as cryptography that heavily relies on Galois field arithmetic. [41] Moreover, the users cannot analyze their associates’ time-varying and changing behavior, which is a strong indicator of malicious activities. [42] Using Zigbee network enabled technology, we can make our business places more secure and provides three level of security against robbery and other malicious activities. [43] Various existing systems have already developed to detect malicious activity on victim machines; sometimes any external user creates some malicious behavior and gets unauthorized access of victim machines to such a behavior system considered as malicious activities or Intruder. [44]제안된 작업의 주요 기여는 암호 기반 공개 키 및 개인 키 생성 알고리즘의 제안, 신뢰 점수 계산 및 악성 노드 식별 기술, 마지막으로 네트워크 보안 강화를 위한 효과적인 악의적 활동 방지입니다. [1] 스마트 장치, 컴퓨터 및 서버에서 네트워크를 광범위하게 사용하면 침입자와 공격자가 시스템 보안 정책과 진정성을 위반하여 필수 정보를 빼내는 악의적인 활동에 취약합니다. [2] 이 백서에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템에 대해 해커가 사용하는 기술과 이러한 악의적인 활동을 방지하는 방법을 보여주기 위해 실제 클라우드 공격을 조사하고 분석합니다. [3] 보안 소프트웨어에 대한 컴퓨팅 성능이 부족하여 악성 활동의 주요 대상이 되었습니다. [4] 가상 환경에서 소셜 미디어를 많이 사용하여 악의적인 사용자는 이제 이러한 플랫폼을 사용하여 증오심 표현, 스팸 및 피싱과 같은 악의적인 활동을 매우 많은 군중에게 퍼뜨릴 수 있습니다. [5] 사이버 범죄자는 악의적인 활동을 통해 두려움을 이용하는 경향이 있습니다. [6] 이러한 장치에서 수집된 데이터는 악의적인 활동이나 센서 오류와 같은 다양한 이유로 이상 또는 기타 오류가 있을 수 있습니다. [7] 원격 증명을 사용하여 높은 확률로 손상된 장치를 탐지하고 악성 활동의 출처를 식별합니다. [8] IoT 네트워크의 응용 계층을 지원하며, 이를 자주 추적하여 악성 활동의 존재를 찾습니다. [9] APT 악성코드는 HTTP를 악용하여 C&C 서버와 통신을 설정하여 악성 활동을 숨깁니다. [10] 에지에서 기능을 구축하는 데 매우 유용하지만 Linux 셸을 악용할 수 있으므로 적에게 악의적인 활동에 사용할 수 있는 주요 기회를 제공합니다. [11] 이러한 SNS에는 이미 가짜 프로필을 식별하고 이러한 유형의 악의적인 활동을 방지하는 메커니즘이 있지만 충분히 효율적이지 않습니다. [12] 그들은 악의적인 활동을 포함하지 않지만 DNS 인프라의 효율성은 계속 증가하는 숫자에 의해 여전히 영향을 받습니다. [13] 네트워크 모니터링은 장애 및 악의적인 활동 시 통신의 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 요소 중 하나로 시스템 특성에 따라 여러 가지 설계상의 문제가 있습니다. [14] 사물인터넷(IoT) 시대가 도래하면서 인간의 삶에 통합되는 스마트 기기는 해커들의 악의적인 활동의 통로가 되었습니다. [15] 시스템의 일부인 모든 노드는 감사자가 될 수 있으며 악의적인 활동을 발견하면 해지 절차를 시작할 수 있습니다. [16] 이 백서에서 우리는 가장 일반적인 여러 공격의 영향과 악의적인 활동을 조사하고 VANET의 일부 주요 공격에 대한 몇 가지 보안 체계도 언급합니다. [17] 악성 활동은 실행 중인 프로세스에 악성 코드를 삽입하여 시행되는 경우가 많으며, 이는 기존의 맬웨어 방지 기술로 탐지할 수 없는 경우가 많습니다. [18] TPG는 스캔 기반 부채널 공격과 같은 악의적인 활동에 취약합니다. [19] 이러한 사용량의 증가는 또한 소셜 미디어의 악의적인 활동의 성장을 증가시킵니다. 그 중 하나는 자동 사용자(봇)를 사용하여 허위 정보를 유포하고 수집된 소셜 미디어 데이터에 대해 수행된 분석에 편향을 삽입할 수 있습니다. [20] 가짜 프로필은 주로 침입자가 온라인 소셜 네트워크(OSN)에서 인명 피해, 신원 도용 및 개인 정보 침해와 같은 악의적인 활동을 수행하는 데 사용됩니다. [21] 제어되는 호스트와 권한 있는 도메인 이름 서버로 가장한 마스터 서버 사이에 설정되는 DNS(Domain Name System) 터널은 악의적인 활동을 위한 비밀 데이터 통신 채널로 사용될 수 있습니다. [22] 이를 통해 본 연구에서는 IoT 시스템을 통한 악의적인 활동 완화에 대한 지식을 공유하기 위한 표준 데이터 모델로 개선된 MTD를 제안합니다. [23] 이러한 SDN의 고유한 특성은 악의적인 활동에 대처할 수 있는 보안 기능을 제공합니다. [24] 기술 발전의 새로운 방향으로 사물 인터넷(IoT) 개념의 출현은 이러한 장치의 유효하고 시기 적절한 식별, 악의적인 활동에 악용될 수 있는 보안 취약성, 이러한 장치의 관리와 같은 새로운 문제를 제기합니다. [25] 기술의 급속한 발전으로 인해 많은 양의 디지털 이미지가 소셜 네트워크를 통해 사용자 간에 공유되어 많은 악성 활동을 조장합니다. [26] 이러한 로그는 일부 악의적인 활동의 흔적을 찾거나 시스템 오류를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 유일한 소스입니다. [27] 재프로그래밍 후 공격자는 여러 ID로 노드를 복제 및 배포하여 악의적인 활동을 수행할 수 있습니다. [28] 그러나 이것은 모든 시스템과 성능의 방법을 방해할 악의적인 활동과 사용자에 대한 온라인 위협에 노출되었습니다. [29] , 인터넷, 침입자가 일부 악의적인 활동을 수행할 수 있는 문을 엽니다. [30] 여기서 회색늑대와 개미사자의 체력은 에너지 소모 노드를 분류하고 악의적인 활동을 예측하는 데 도움이 됩니다. [31] 실험 결과 제안된 탐지 기술은 0으로 다양한 유형의 악성 활동에 대해 전반적으로 높은 탐지 범위를 가능하게 함을 보여줍니다. [32] 네트워크의 기밀성, 무결성, 신뢰성 및 가용성을 위반하는 악의적인 활동에 대해 네트워크 트래픽을 동적으로 모니터링할 수 있습니다. [33] 다양한 사이버 공격 및 기타 악의적인 활동의 수와 복잡성이 지난 10년 동안 증가했으며 조직에서 충분한 수준의 사이버 복원력을 유지하는 데 필요한 노력에 영향을 미쳤습니다. [34] 보안 문제, 대기 시간 및 악의적인 활동의 위험을 극복하기 위해 보안을 유지할 수 없는 산업용 IoT의 노드에 대해 경량 접근 방식을 제안합니다. [35] IDS는 데이터 도용을 위해 계획된 악의적인 활동에 대해 네트워크에서 실행되는 하드웨어 및 소프트웨어의 상태를 추적합니다. [36] 인터넷상의 악성 활동에 대한 속성 도구 및 기술은 아직 초기 단계에 있으며 주로 기술 측정, 악성 코드의 출처, 공격 및 공격자 특성에 대한 비기술적 평가에 의존하여 공격 활동을 개인 또는 그룹에 연결합니다. [37] 그러나 승인된 사용자의 악의적인 활동은 기본 시스템에 심각한 피해를 입힙니다. [38] 또한, 하나의 가상 사설망에서 이러한 연결로 인한 악의적인 활동을 방지하기 위해 인공 지능 공격 예측기가 구현됩니다. [39] IoT 장치의 보안 함정으로 인해 해커는 쉽게 IoT 장치를 인수하여 봇넷 공격과 같은 악의적인 활동에 사용할 수 있습니다. [40] 이 작업은 특히 Galois 필드 산술에 크게 의존하는 암호화와 같은 응용 프로그램에서 데이터 비트 스트림의 의도적인 변조를 테스트 및 방지하고 악의적인 활동으로부터 보호하는 데 적용할 수 있습니다. [41] 또한 사용자는 동료의 시시각각 변하는 행동을 분석할 수 없으며 이는 악성 활동의 강력한 지표입니다. [42] Zigbee 네트워크 지원 기술을 사용하여 비즈니스 장소를 보다 안전하게 만들 수 있으며 강도 및 기타 악의적인 활동에 대해 3단계 보안을 제공합니다. [43] 다양한 기존 시스템이 이미 피해자 시스템에서 악의적인 활동을 탐지하기 위해 개발되었습니다. 때로는 외부 사용자가 일부 악의적인 행동을 생성하고 악의적인 활동 또는 침입자로 간주되는 그러한 행동 시스템에 대한 피해자 시스템의 무단 액세스를 얻습니다. [44]
intrusion detection system 침입탐지시스템
The role of an Intrusion Detection System (IDS) is crucial in monitoring the presence of malicious activities or policy violations. [1] Therefore, many Intrusion Detection Systems (IDS) that can extract those malicious activities have been developed. [2] Modelling intrusion detection systems (IDS) constitute an important research field with a major goal to protect targeted systems and networks against malicious activities. [3] This paper aims to explore the cyber-deception-based approach and to design a novel conceptual model of hybrid threats that includes deception methods Security programs primarily focus on prevention-based strategies aimed at stopping attackers from getting into the network These programs attempt to use hardened perimeters and endpoint defenses by recognizing and blocking malicious activities to detect and stop attackers before they can get in Most organizations implement such a strategy by fortifying their networks with defense-in-depth through layered prevention controls Detection controls are usually placed to augment prevention at the perimeter, and not as consistently deployed for in-network threat detection This architecture leaves detection gaps that are difficult to fill with existing security controls not specifically designed for that role Rather than using prevention alone, a strategy that attackers have consistently succeeded against, defenders are adopting a more balanced strategy that includes detection and response Most organizations deploy an intrusion detection system (IDS) or next-generation firewall that picks up known attacks or attempts to pattern match for identification Other detection tools use monitoring, traffic, or behavioral analysis These reactive defenses are designed to detect once they are attacked yet often fail They also have some limitations because they are not designed to catch credential harvesting or attacks based on what appears as authorized access They are also often seen as complex and prone to false positives, adding to analyst alert fatigue The security industry has focused recent innovation on finding more accurate ways to recognize malicious activity with technologies such as user and entity behavioral analytics (UEBA), big data, artificial intelligence (AI), and deception. [4] An intrusion detection system ensures the security of the network and detects malicious activities attacking the network. [5] In order to secure data from misuse and unusual attempts, several intrusion detection systems (IDSs) have been proposed to detect the malicious activities on the basis of predefined attack patterns. [6] For that intrusion detection system (IDS), have been proposed for securing the network from malicious activities. [7] Intrusion detection systems (IDS) play a critical role in network security by monitoring network traffic for malicious activities and detecting vulnerability exploits against target applications or computers. [8] An Intrusion detection System defined as an effective security technology, it detect, prevent and possibly react to computer related malicious activities. [9] An intrusion detection system (IDS) is an essential component of computer networks to detect and secure the system and environment from malicious activities and anomalous attacks. [10] Intrusion detection systems (IDS) atau Sistem pendeteksian intrusi dikenal sebagai teknik yang sangat menonjol dan terkemuka untuk menemukan malicious activities pada jaringan komputer, tidak seperti firewall konvensional, IDS berbeda dalam hal pengidentifikasian serangan secara cerdas dengan pendekatan analitik seperti data mining dan teknik machine learning. [11] Network-based Intrusion Detection Systems (NIDSs) identify malicious activities by analyzing network traffic. [12] Intrusion Detection Systems (IDS) are typically used to recognize malicious activities. [13]IDS(침입 탐지 시스템)의 역할은 악의적인 활동이나 정책 위반의 존재를 모니터링하는 데 중요합니다. [1] 따라서 이러한 악성 활동을 추출할 수 있는 많은 IDS(침입 탐지 시스템)가 개발되었습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9] nan [10] nan [11] nan [12] nan [13]
network intrusion detection 네트워크 침입 탐지
The network intrusion detection system is a core technology of network security that detects packets for malicious activities occurring in the network and is an essential element for stable services in extended network environments such as big data and IoT. [1] The network intrusion detection systems (NIDSs) are important tools to detect and secure the network environment from malicious activities and anomalous attacks. [2] A network intrusion detection system is proposed based on the conception of the Exact Greedy Boosting ensemble method for device implementation in the fog node because of protecting critical infrastructure from timely and accurate detection of malicious activities. [3] In the present computing world, network intrusion detection systems are playing a vital part in detecting malicious activities, and enormous attention has been given to deep learning from several years. [4] Deep learning has gained popularity for feature extraction in the field of Network Intrusion Detection and Prevention System (NIDPS) to extract the patterns matching and secure the networks by detecting the unknown and malicious activities. [5] Network Intrusion Detection System (NIDS) deals with perusal of network traffics for the revelation of malicious activities and network attacks. [6]네트워크 침입탐지 시스템은 네트워크에서 발생하는 악의적인 행위에 대한 패킷을 탐지하는 네트워크 보안의 핵심 기술로, 빅데이터, IoT 등 확장된 네트워크 환경에서 안정적인 서비스를 위한 필수 요소입니다. [1] 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 악의적인 활동과 변칙적인 공격으로부터 네트워크 환경을 탐지하고 보호하는 중요한 도구입니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
Detect Malicious Activities 악성 활동 감지
Intrusion detection is an important part of the cybersecurity technology with the goal of monitoring and analyzing network traffic from various resources and detect malicious activities. [1] This paper presents CoLL-IoT, a CoLLaborative intruder detection system that detects malicious activities in IoT devices. [2] An intrusion detection system ensures the security of the network and detects malicious activities attacking the network. [3] This article proposes CSBAuditor, a novel cloud security system that continuously monitors cloud infrastructure, to detect malicious activities and unauthorized changes. [4] As these anomaly detection models can also be used to detect malicious activities inside distributed systems, it is important to understand their robustness against evasive manipulations in adversarial environments. [5] As modern computer attacks are growing more and more complicated, there is a need for defenders to detect malicious activities and analyze which attacker or organization these attacks came from. [6] Machine learning (ML) algorithms, alongside the traditional signature-based methods, are typically used to detect malicious activities and behaviors. [7] In the last decades, researchers, practitioners and companies struggled in devising mechanisms to detect malicious activities originating security threats. [8] Monitoring network traffic and trying to detect malicious activities are two of the high significance tasks carried out by Computer Security Incident Response Teams (CSIRTs). [9]침입 탐지는 다양한 리소스의 네트워크 트래픽을 모니터링 및 분석하고 악의적인 활동을 탐지하는 사이버 보안 기술의 중요한 부분입니다. [1] 이 백서에서는 IoT 장치의 악성 활동을 탐지하는 CoLLaborative 침입자 탐지 시스템인 CoLL-IoT를 제시합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9]
Variou Malicious Activities 각종 악의적 행위
Among several threats, malicious apps are the most threatening ones, because they can perform various malicious activities in both environments. [1] Sybil attackers illegally change into several different identities to carry out various malicious activities such as damaging data aggregation, voting, and disrupting routing. [2] It is crucial to detect them at a faster rate since they can perform various malicious activities. [3] So, it is not surprising that various malicious activities involve DNS services such as financial fraud, phishing, malware and malicious activity etc. [4] In online social networks (OSNs), socialbots are responsible for various malicious activities, and they are mainly programmed to imitate human-behavior to bypass the existing detection systems. [5] These vehicles may engage in various malicious activities affecting the overall network performance. [6] Social networks are known to be vulnerable to the so-called Sybil attack, in which an attacker maintains massive Sybils and uses them to perform various malicious activities. [7] In this pervasive digital world, we are witnessing an era where cybercriminals are improving their abilities in taking advantage of wide-spread digital devices to perform various malicious activities. [8]여러 위협 중에서 악성 앱은 두 환경 모두에서 다양한 악성 활동을 수행할 수 있기 때문에 가장 위협적인 것입니다. [1] Sybil 공격자는 여러 다른 ID로 불법적으로 변경하여 데이터 집계 손상, 투표, 라우팅 방해와 같은 다양한 악의적인 활동을 수행합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8]
Detecting Malicious Activities 악성 활동 감지
This is an effort gear towards detecting malicious activities. [1] In this paper, UNSW-NB15 data set is considered as the benchmark dataset to design UIDS for detecting malicious activities in the network. [2] IDS improves the smart grid’s security by detecting malicious activities in the network. [3] In the present computing world, network intrusion detection systems are playing a vital part in detecting malicious activities, and enormous attention has been given to deep learning from several years. [4]이것은 악성 활동을 탐지하기 위한 노력 기어입니다. [1] 본 논문에서는 UNSW-NB15 데이터셋을 네트워크에서 악성 활동을 탐지하기 위한 UIDS를 설계하기 위한 벤치마크 데이터셋으로 고려하였다. [2] nan [3] nan [4]
Identify Malicious Activities 악성 활동 식별
Detection of Online Social Networks (OSN) anomalous nodes becomes increasingly essential to identify malicious activities. [1] An appraisal using the NSLKDD and UNSW data sets reveals that both models can identify malicious activities with higher precision, detective frequencies and false alerts that offer less than state-of-the-art approaches. [2] Network-based Intrusion Detection Systems (NIDSs) identify malicious activities by analyzing network traffic. [3]온라인 소셜 네트워크(OSN) 변칙 노드의 탐지는 악성 활동을 식별하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. [1] NSLKDD 및 UNSW 데이터 세트를 사용한 평가에 따르면 두 모델 모두 최첨단 접근 방식보다 낮은 정확도, 탐지 빈도 및 잘못된 경고로 악의적인 활동을 식별할 수 있습니다. [2] nan [3]
Perform Malicious Activities
Static characteristics of supervisory control and data acquisition (SCADA) system are often exploited to perform malicious activities on smart grids. [1] These conditions can compromise entire environments and allow malicious agents to take control and perform malicious activities. [2]SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템의 정적 특성은 종종 스마트 그리드에서 악의적인 활동을 수행하는 데 악용됩니다. [1] nan [2]
Understand Malicious Activities
However, using these logs to discover and understand malicious activities when a typical computer generates more than 2. [1] So, in order to detect new attacks, understand malicious activities targeting ICS, and analyses attackers' behaviors and techniques used by them, in this article, we use a SSH honeypot tool called Kippo in order to log brute force attacks and shell interaction performed by attackers in order to take attention away in the production server. [2]그러나 이러한 로그를 사용하여 일반적인 컴퓨터에서 2개 이상을 생성하는 경우 악성 활동을 발견하고 이해합니다. [1] nan [2]
Hide Malicious Activities 악성 활동 숨기기
However, encryption can be exploited to hide malicious activities, camouflaged into normal network traffic. [1] Nowadays, most cyber attackers exploit secure communication channels to hide malicious activities and imitate the behaviors of a legitimate user. [2]그러나 암호화를 악용하여 정상적인 네트워크 트래픽으로 위장한 악의적인 활동을 숨길 수 있습니다. [1] 오늘날 대부분의 사이버 공격자는 보안 통신 채널을 악용하여 악의적인 활동을 숨기고 합법적인 사용자의 행동을 모방합니다. [2]
Potentially Malicious Activities 잠재적인 악성 활동
Security professionals rely extensively on log data to monitor IT infrastructures and investigate potentially malicious activities. [1] To distinguish user input and potentially malicious activities, we need to better understand program invocations caused by commands. [2]보안 전문가는 로그 데이터에 광범위하게 의존하여 IT 인프라를 모니터링하고 잠재적으로 악의적인 활동을 조사합니다. [1] 사용자 입력과 잠재적으로 악의적인 활동을 구별하려면 명령으로 인한 프로그램 호출을 더 잘 이해할 필요가 있습니다. [2]
Different Malicious Activities 다양한 악성 활동
These networks are vulnerable due to different malicious activities and security attacks. [1] The experiments confirmed that the system can be successfully implemented in SDNs to mitigate threats caused by different malicious activities of intruders. [2]이러한 네트워크는 다양한 악성 활동 및 보안 공격으로 인해 취약합니다. [1] 실험을 통해 SDN에서 시스템을 성공적으로 구현하여 침입자의 다양한 악의적 활동으로 인한 위협을 완화할 수 있음을 확인했습니다. [2]