Malicious Network(악성 네트워크)란 무엇입니까?
Malicious Network 악성 네트워크 - In addition, an important function of the firewall is to reduce the risk of devices becoming part of a botnet (a malicious network with a large group of devices controlled by cybercriminals). [1] , unaltered by adversaries, and malicious network engineering data, e. [2] An intrusion detection system (IDS) utilizes its ability to recognize any type of malicious network which cannot be detected by a conventional firewall. [3] Intrusion detection systems have been widely used to detect various types of malicious network which cannot be detected by a conventional firewall. [4] Malicious networks of botnets continue to grow in strength as millions of new users and devices connect to the internet each day, many becoming unsuspectingly complicit in cyber-attacks or unwitting accomplices to cybercrimes. [5]또한 방화벽의 중요한 기능은 장치가 봇넷(사이버 범죄자에 의해 제어되는 대규모 장치 그룹이 있는 악성 네트워크)의 일부가 되는 위험을 줄이는 것입니다. [1] , 적에 의해 변경되지 않는 악성 네트워크 엔지니어링 데이터, e. [2] 침입 탐지 시스템(IDS)은 기존 방화벽으로 탐지할 수 없는 모든 유형의 악성 네트워크를 인식하는 기능을 활용합니다. [3] 침입탐지시스템은 기존의 방화벽으로는 탐지할 수 없는 다양한 유형의 악성 네트워크를 탐지하는데 널리 사용되어 왔다. [4] 수백만 명의 새로운 사용자와 장치가 매일 인터넷에 연결되면서 악성 봇넷 네트워크가 계속해서 강력해지고 있으며, 많은 사람들이 자신도 모르게 사이버 공격에 가담하거나 사이버 범죄에 무심코 공범하게 됩니다. [5]
Detect Malicious Network 악성 네트워크 탐지
To overcome this drawback, we propose a method to extract rules from a deep neural network and then use the extracted rules to detect malicious network traffic. [1] This is done by dynamically adjusting SDN’s operating parameters to detect malicious network traffic. [2] Network intrusion detection systems (NIDSs) are a way to detect malicious network attacks. [3] Recently, machine learning (ML) is a widespread technique offered to feed the Intrusion Detection System (IDS) to detect malicious network traffic. [4] In this paper, We propose a method to detect malicious network activity by ARP monitoring. [5] When the scale of a network traffic grows by an order of magnitude, traditional intrusion detection system (IDS) are no longer effective to detect malicious network intrusions. [6]이러한 단점을 극복하기 위해 우리는 심층 신경망에서 규칙을 추출한 다음 추출된 규칙을 사용하여 악성 네트워크 트래픽을 탐지하는 방법을 제안합니다. [1] 이는 SDN의 작동 매개변수를 동적으로 조정하여 악성 네트워크 트래픽을 감지함으로써 수행됩니다. [2] NIDS(네트워크 침입 탐지 시스템)는 악성 네트워크 공격을 탐지하는 방법입니다. [3] 최근 머신 러닝(ML)은 악성 네트워크 트래픽을 탐지하기 위해 IDS(침입 탐지 시스템)에 제공되는 광범위한 기술입니다. [4] 본 논문에서는 ARP 모니터링을 통해 악성 네트워크 활동을 탐지하는 방법을 제안한다. [5] 네트워크 트래픽의 규모가 10배 이상 증가하면 기존의 IDS(침입 탐지 시스템)는 더 이상 악의적인 네트워크 침입을 탐지하는 데 효과적이지 않습니다. [6]
Identify Malicious Network
Intrusion Detection System (IDS) which can identify malicious network attacks has become a strong tool to ensure network security. [1] Intrusion detection systems automatically identify malicious network traffic, uncover cybernetic attacks and notify network users and operators. [2] An alternative solution to overcome such limitations is to train Machine Learning (ML) algorithms to accurately identify malicious network flows. [3]악성 네트워크 공격을 식별할 수 있는 IDS(침입 탐지 시스템)는 네트워크 보안을 보장하는 강력한 도구가 되었습니다. [1] 침입 탐지 시스템은 자동으로 악성 네트워크 트래픽을 식별하고 사이버네틱 공격을 발견하며 네트워크 사용자와 운영자에게 알립니다. [2] 이러한 한계를 극복하기 위한 대안 솔루션은 악성 네트워크 흐름을 정확하게 식별하도록 머신 러닝(ML) 알고리즘을 훈련시키는 것입니다. [3]
Detecting Malicious Network 악성 네트워크 탐지
Comparison of mining algorithms in the problem of detecting malicious network activity based on machine learning models is performed. [1] )e deep learning technology has played an important role in detecting malicious network traffic in recent years. [2] In this paper, we propose DART, a framework for detecting malicious network traffic based on Adaptation Regularization Transfer Learning (ARTL), which effectively copes with the unseen malware variants problem. [3]머신 러닝 모델을 기반으로 악성 네트워크 활동을 탐지하는 문제에서 마이닝 알고리즘의 비교가 수행됩니다. [1] ) 딥 러닝 기술은 최근 몇 년 동안 악성 네트워크 트래픽을 탐지하는 데 중요한 역할을 했습니다. [2] 본 논문에서는 보이지 않는 악성코드 변종 문제에 효과적으로 대처하는 ATL(Adaptation Regularization Transfer Learning) 기반의 악성 네트워크 트래픽 탐지 프레임워크인 DART를 제안한다. [3]
Prevent Malicious Network
For the current network administrators, how to successfully prevent malicious network hackers from invading, so that network systems and computers are at Safe and normal operation is an urgent task. [1] Therefore, how we protect sensitive data and prevent malicious network traffic are demonstrated in this paper as well. [2]현재 네트워크 관리자에게 있어 네트워크 시스템과 컴퓨터가 안전하고 정상 작동하도록 악성 네트워크 해커의 침입을 성공적으로 차단하는 방법은 시급한 과제입니다. [1] 따라서 이 백서에서도 민감한 데이터를 보호하고 악성 네트워크 트래픽을 방지하는 방법을 보여줍니다. [2]
Identifying Malicious Network
Machine learning techniques are shown to be effective for network attack detection systems in identifying malicious network behaviors. [1] In this work, we present an IoT botnet attack detection method based on a sparsity representation framework using a reconstruction error thresholding rule for identifying malicious network traffic at the IoT edge coming from compromised IoT devices. [2]머신 러닝 기술은 악성 네트워크 동작을 식별하는 네트워크 공격 탐지 시스템에 효과적인 것으로 나타났습니다. [1] 이 작업에서는 손상된 IoT 장치에서 오는 IoT 에지의 악성 네트워크 트래픽을 식별하기 위해 재구성 오류 임계값 규칙을 사용하는 희소성 표현 프레임워크를 기반으로 하는 IoT 봇넷 공격 탐지 방법을 제시합니다. [2]
Classify Malicious Network
To this end, this paper proposes NAS based on multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) to classify malicious network traffic. [1] This chapter aims to investigate a deep learning technique typically used for image classification, the convolutional neural network (CNN), and how its methodology can be adapted to detect and classify malicious network traffic. [2]이를 위해 본 논문에서는 MOEA(MultiObjective Evolutionary Algorithm) 기반의 NAS를 제안하여 악성 네트워크 트래픽을 분류한다. [1] 이 장에서는 이미지 분류에 일반적으로 사용되는 딥 러닝 기술인 CNN(Convolutional Neural Network)과 그 방법론을 적용하여 악성 네트워크 트래픽을 탐지하고 분류하는 방법을 조사하는 것을 목표로 합니다. [2]
malicious network traffic 악성 네트워크 트래픽
Secondly, ODC feeds the optimized deep AutoEncoder’s latent view to the BIRCH clustering algorithm to detect the known and unknown malicious network traffic without human intervention. [1] Along with the growing network connectivity across the world, there is a substantial increase in malicious network traffic to exploit the vulnerabilities, thus hampering several organizations and end-users. [2] To overcome this drawback, we propose a method to extract rules from a deep neural network and then use the extracted rules to detect malicious network traffic. [3] To this end, this paper proposes NAS based on multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) to classify malicious network traffic. [4] Consequently, we propose a novel machine learning algorithm for malicious network traffic detection using only the bytes of the raw network traffic. [5] In malicious network traffic classification tasks, many studies have achieved good performance with respect to the accuracy and recall rate of classification through self-designed models. [6] Performance assessment of the proposed methodology is conducted on the Cyber-Trust testbed using normal and malicious network traffic. [7] Showing a great potential in various domains, machine learning techniques are more and more used in the task of malicious network traffic detection to significantly enhance the ability of intrusion detection system (IDS). [8] This is done by dynamically adjusting SDN’s operating parameters to detect malicious network traffic. [9] )e deep learning technology has played an important role in detecting malicious network traffic in recent years. [10] This paper introduces a novel approach to create an ATM-grade baseline integrating operational security events (OSE) and alerts (OSA) based on abnormal or malicious network traffic. [11] In this paper we present a novel classification method based on multi-task learning for the accurate identification of malicious network traffic even when little amount of training data is available. [12] In this paper, a framework is recommended for the detection of malicious network traffic. [13] Recently, machine learning (ML) is a widespread technique offered to feed the Intrusion Detection System (IDS) to detect malicious network traffic. [14] In contrast to VAE, we present a conditional variational autoencoder (CVAE), which uses the latent representation to encode regular and malicious network traffic into a bimodal distribution. [15] While having a precise classification model in separating the normal and malicious network traffics is still remain as the ultimate goal, the privacy protection for network traffic database cannot be ignore as well. [16] Many machine learning (ML)-based IDSs have been proposed in the literature for the detection of malicious network traffic. [17] In this chapter, we perform a comparative analysis of these two laws on network traffic data and to determine whether they follow these laws and discriminate between non-malicious and malicious network traffic flows. [18] Therefore, how we protect sensitive data and prevent malicious network traffic are demonstrated in this paper as well. [19] In each of these environments, we produce actionable results for cyber security specialists including (but not limited to) (1) finding malicious network traffic involving internal and external attackers using port scans, SSH brute forcing, and NTP amplification attacks, (2) uncovering obfuscated network threats such as data exfiltration using DNS port and using ICMP traffic, and (3) finding network misconfiguration and performance degradation patterns. [20] Since a conventional firewall cannot detect most of the malicious behaviors, such as malicious network traffic or computer abuse, some advanced learning methods are introduced and integrated with intrusion detection approaches in order to improve the performance of detection approaches. [21] The goal of the current study is to increase the accuracy of the classification for malicious and un-malicious network traffic. [22] In this work, we present an IoT botnet attack detection method based on a sparsity representation framework using a reconstruction error thresholding rule for identifying malicious network traffic at the IoT edge coming from compromised IoT devices. [23] This chapter aims to investigate a deep learning technique typically used for image classification, the convolutional neural network (CNN), and how its methodology can be adapted to detect and classify malicious network traffic. [24] Encryption is becoming the norm in both legitimate and malicious network traffic. [25] In this chapter, we perform a comparative analysis of these two laws on network traffic data and to determine whether they follow these laws and discriminate between non-malicious and malicious network traffic flows. [26] In this paper, we proposed a reinforcement learning based system for defending the network users from malicious network traffics. [27] Intrusion detection systems automatically identify malicious network traffic, uncover cybernetic attacks and notify network users and operators. [28] First, we cluster the malicious network traffic datasets and generate signatures from each cluster. [29] This paper presents a malicious network traffic classification method based on Convolutional Neural Network (CNN) and Recurrent Neural Network (RNN) to address these concerns. [30] We delve into malicious network traffic generated by these samples to perform a packet level detection. [31] Security controls are widely used to minimize the effects generated by unwanted events, such as malicious network traffic. [32] In this paper, we propose DART, a framework for detecting malicious network traffic based on Adaptation Regularization Transfer Learning (ARTL), which effectively copes with the unseen malware variants problem. [33] The implementation of a malicious network traffic detection system is introduced in this paper. [34] It is crucial to detect such malicious network traffic to alleviate their impact on organizations and provide security administrators with automatic alerts. [35] We develop an adversarial test tool, Hydra, to evaluate the impact of adversarial evasion classifier attacks against Neptune with the goal of lowering the detection rate of malicious network traffic. [36]둘째, ODC는 최적화된 심층 AutoEncoder의 잠재된 뷰를 BIRCH 클러스터링 알고리즘에 제공하여 사람의 개입 없이 알려지거나 알려지지 않은 악성 네트워크 트래픽을 감지합니다. [1] 전 세계적으로 네트워크 연결이 증가함에 따라 취약점을 악용하는 악성 네트워크 트래픽이 크게 증가하여 여러 조직과 최종 사용자를 방해하고 있습니다. [2] 이러한 단점을 극복하기 위해 우리는 심층 신경망에서 규칙을 추출한 다음 추출된 규칙을 사용하여 악성 네트워크 트래픽을 탐지하는 방법을 제안합니다. [3] 이를 위해 본 논문에서는 MOEA(MultiObjective Evolutionary Algorithm) 기반의 NAS를 제안하여 악성 네트워크 트래픽을 분류한다. [4] 결과적으로 우리는 원시 네트워크 트래픽의 바이트만을 사용하여 악성 네트워크 트래픽 탐지를 위한 새로운 기계 학습 알고리즘을 제안합니다. [5] 악성 네트워크 트래픽 분류 작업에서 자체 설계한 모델을 통해 분류의 정확도 및 회수율 면에서 많은 연구가 좋은 성과를 거두었습니다. [6] 제안된 방법론의 성능 평가는 정상 및 악성 네트워크 트래픽을 사용하여 Cyber-Trust 테스트베드에서 수행됩니다. [7] 다양한 영역에서 큰 잠재력을 보여주는 머신 러닝 기술은 침입 탐지 시스템(IDS)의 기능을 크게 향상시키기 위해 악성 네트워크 트래픽 탐지 작업에 점점 더 많이 사용됩니다. [8] 이는 SDN의 작동 매개변수를 동적으로 조정하여 악성 네트워크 트래픽을 감지함으로써 수행됩니다. [9] ) 딥 러닝 기술은 최근 몇 년 동안 악성 네트워크 트래픽을 탐지하는 데 중요한 역할을 했습니다. [10] 이 문서에서는 비정상적이거나 악의적인 네트워크 트래픽을 기반으로 OSE(운영 보안 이벤트)와 경고(OSA)를 통합하는 ATM 등급 기준선을 만드는 새로운 접근 방식을 소개합니다. [11] 본 논문에서는 학습 데이터가 적은 경우에도 악성 네트워크 트래픽을 정확하게 식별하기 위한 멀티태스킹 학습 기반의 새로운 분류 방법을 제시한다. [12] 본 논문에서는 악성 네트워크 트래픽 탐지를 위한 프레임워크를 제안한다. [13] 최근 머신 러닝(ML)은 악성 네트워크 트래픽을 탐지하기 위해 IDS(침입 탐지 시스템)에 제공되는 광범위한 기술입니다. [14] VAE와 달리 CVAE(Conditional Variational Autoencoder)는 잠재 표현을 사용하여 일반 및 악성 네트워크 트래픽을 바이모달 배포로 인코딩합니다. [15] 정상적인 네트워크 트래픽과 악성 네트워크 트래픽을 구분하는 정확한 분류 모델을 갖는 것이 여전히 궁극적인 목표이지만 네트워크 트래픽 데이터베이스에 대한 개인 정보 보호도 무시할 수 없습니다. [16] 악성 네트워크 트래픽의 탐지를 위해 많은 기계 학습(ML) 기반 IDS가 문헌에서 제안되었습니다. [17] 이 장에서는 네트워크 트래픽 데이터에 대한 이 두 가지 법칙을 비교 분석하고 이러한 법칙을 준수하는지 확인하고 비악성 네트워크 트래픽 흐름과 악성 네트워크 트래픽 흐름을 구분합니다. [18] 따라서 이 백서에서도 민감한 데이터를 보호하고 악성 네트워크 트래픽을 방지하는 방법을 보여줍니다. [19] 이러한 각 환경에서 우리는 (1) 포트 스캔, SSH 무차별 대입 및 NTP 증폭 공격을 사용하여 내부 및 외부 공격자와 관련된 악성 네트워크 트래픽 찾기, (2) 발견을 포함하여 사이버 보안 전문가를 위한 실행 가능한 결과를 생성합니다. DNS 포트 및 ICMP 트래픽을 사용한 데이터 유출과 같은 난독화된 네트워크 위협, (3) 네트워크 구성 오류 및 성능 저하 패턴 찾기. [20] 기존 방화벽은 악성 네트워크 트래픽이나 컴퓨터 남용과 같은 대부분의 악성 행위를 탐지할 수 없기 때문에 탐지 접근 방식의 성능을 향상시키기 위해 일부 고급 학습 방법이 도입되고 침입 탐지 접근 방식과 통합되었습니다. [21] 현재 연구의 목표는 악성 및 비악성 네트워크 트래픽에 대한 분류의 정확도를 높이는 것입니다. [22] 이 작업에서는 손상된 IoT 장치에서 오는 IoT 에지의 악성 네트워크 트래픽을 식별하기 위해 재구성 오류 임계값 규칙을 사용하는 희소성 표현 프레임워크를 기반으로 하는 IoT 봇넷 공격 탐지 방법을 제시합니다. [23] 이 장에서는 이미지 분류에 일반적으로 사용되는 딥 러닝 기술인 CNN(Convolutional Neural Network)과 그 방법론을 적용하여 악성 네트워크 트래픽을 탐지하고 분류하는 방법을 조사하는 것을 목표로 합니다. [24] 암호화는 합법적인 네트워크 트래픽과 악성 네트워크 트래픽 모두에서 표준이 되고 있습니다. [25] 이 장에서는 네트워크 트래픽 데이터에 대한 이 두 가지 법칙을 비교 분석하고 이러한 법칙을 준수하는지 확인하고 비악성 네트워크 트래픽 흐름과 악성 네트워크 트래픽 흐름을 구분합니다. [26] 본 논문에서는 악성 네트워크 트래픽으로부터 네트워크 사용자를 보호하기 위한 강화 학습 기반 시스템을 제안한다. [27] 침입 탐지 시스템은 자동으로 악성 네트워크 트래픽을 식별하고 사이버네틱 공격을 발견하며 네트워크 사용자와 운영자에게 알립니다. [28] 먼저 악성 네트워크 트래픽 데이터 세트를 클러스터링하고 각 클러스터에서 서명을 생성합니다. [29] 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)과 RNN(Recurrent Neural Network)을 기반으로 하는 악성 네트워크 트래픽 분류 방법을 제시합니다. [30] 우리는 패킷 수준 탐지를 수행하기 위해 이러한 샘플에 의해 생성된 악성 네트워크 트래픽을 조사합니다. [31] 보안 제어는 악의적인 네트워크 트래픽과 같은 원치 않는 이벤트로 인해 발생하는 영향을 최소화하는 데 널리 사용됩니다. [32] 본 논문에서는 보이지 않는 악성코드 변종 문제에 효과적으로 대처하는 ATL(Adaptation Regularization Transfer Learning) 기반의 악성 네트워크 트래픽 탐지 프레임워크인 DART를 제안한다. [33] 이 문서에서는 악성 네트워크 트래픽 탐지 시스템의 구현을 소개합니다. [34] 이러한 악성 네트워크 트래픽을 탐지하여 조직에 미치는 영향을 완화하고 보안 관리자에게 자동 경고를 제공하는 것이 중요합니다. [35] 우리는 악성 네트워크 트래픽의 탐지율을 낮추기 위해 적대적 회피 분류기 공격이 Neptune에 미치는 영향을 평가하기 위해 적대적 테스트 도구인 Hydra를 개발합니다. [36]
malicious network attack 악성 네트워크 공격
Intrusion Detection System (IDS) which can identify malicious network attacks has become a strong tool to ensure network security. [1] With the development of the wide-area power systems, time delays, including inherent and malicious network attacks time delays, are introduced into control signal communication channel, which jeopardize power system operation, control and protection. [2] Network intrusion detection systems (NIDSs) are a way to detect malicious network attacks. [3] Trust model is considered to be an important way to defend against malicious network attacks in large-scale communication networks. [4] Aiming at the malicious network attack, a trust-based distributed processing frame is proposed. [5]악성 네트워크 공격을 식별할 수 있는 IDS(침입 탐지 시스템)는 네트워크 보안을 보장하는 강력한 도구가 되었습니다. [1] 광역 전력 시스템의 개발과 함께 고유하고 악의적인 네트워크 공격 시간 지연을 포함한 시간 지연이 제어 신호 통신 채널에 도입되어 전력 시스템 운영, 제어 및 보호를 위태롭게 합니다. [2] NIDS(네트워크 침입 탐지 시스템)는 악성 네트워크 공격을 탐지하는 방법입니다. [3] 신뢰 모델은 대규모 통신 네트워크에서 악성 네트워크 공격을 방어하는 중요한 방법으로 간주됩니다. [4] 악성 네트워크 공격을 목표로 신뢰 기반의 분산 처리 프레임을 제안한다. [5]
malicious network activity 악성 네트워크 활동
Comparison of mining algorithms in the problem of detecting malicious network activity based on machine learning models is performed. [1] Deep learning (DL) has gained popularity in network intrusion detection, due to its strong capability of recognizing subtle differences between normal and malicious network activities. [2] As part of evaluating the effectiveness of the proposed product, several experiments were conducted on the modelling of malicious network activity such as DoS and IP-spoofing. [3] In this paper, We propose a method to detect malicious network activity by ARP monitoring. [4]머신 러닝 모델을 기반으로 악성 네트워크 활동을 탐지하는 문제에서 마이닝 알고리즘의 비교가 수행됩니다. [1] 딥 러닝(DL)은 정상적인 네트워크 활동과 악성 네트워크 활동 간의 미묘한 차이를 인식하는 강력한 기능으로 인해 네트워크 침입 탐지 분야에서 인기를 얻었습니다. [2] 제안된 제품의 효율성 평가의 일환으로 DoS 및 IP-spoofing과 같은 악성 네트워크 활동의 모델링에 대한 여러 실험이 수행되었습니다. [3] 본 논문에서는 ARP 모니터링을 통해 악성 네트워크 활동을 탐지하는 방법을 제안한다. [4]
malicious network behavior 악성 네트워크 동작
Machine learning techniques are shown to be effective for network attack detection systems in identifying malicious network behaviors. [1] In order to address this problem and to improve the precision of malicious behavior detection, this paper proposed a one-dimensional (1D) convolution-based fusion model of packet capture files and business feature data for malicious network behavior detection. [2] Security researchers make a lot of efforts to detect Algorithmically Generated Domains (AGDs) for fighting Botnets and relevant malicious network behaviors. [3] As P4 allows the data plane to be reprogrammed to realize the characteristics of packet forwarding, we build a software-defined network security tunnel to prevent data malicious tampering, stealing, forgery and other malicious network behavior, implementing packet routing and forwarding based on gateway identity. [4]머신 러닝 기술은 악성 네트워크 동작을 식별하는 네트워크 공격 탐지 시스템에 효과적인 것으로 나타났습니다. [1] 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 악성 행위 탐지의 정확도를 향상시키기 위해 패킷 캡처 파일과 악성 네트워크 행위 탐지를 위한 비즈니스 특징 데이터의 1차원(1D) 컨볼루션 기반 융합 모델을 제안하였다. [2] 보안 연구원은 봇넷 및 관련 악성 네트워크 동작과 싸우기 위해 AGD(알고리즘적으로 생성된 도메인)를 탐지하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. [3] P4를 통해 데이터 플레인을 재프로그래밍하여 패킷 포워딩의 특성을 실현할 수 있으므로 데이터 악의적인 변조, 도용, 위조 및 기타 악의적인 네트워크 동작을 방지하기 위해 소프트웨어 정의 네트워크 보안 터널을 구축하고 게이트웨이 ID를 기반으로 패킷 라우팅 및 포워딩을 구현합니다. . [4]
malicious network intrusion
Due to the diversity of users, the complexity of the environment and the internationalization, there will be more and more malicious network intrusions from outside and inside. [1] When the scale of a network traffic grows by an order of magnitude, traditional intrusion detection system (IDS) are no longer effective to detect malicious network intrusions. [2]사용자의 다양성, 환경의 복잡성 및 국제화로 인해 외부 및 내부에서 점점 더 많은 악의적인 네트워크 침입이 발생할 것입니다. [1] 네트워크 트래픽의 규모가 10배 이상 증가하면 기존의 IDS(침입 탐지 시스템)는 더 이상 악의적인 네트워크 침입을 탐지하는 데 효과적이지 않습니다. [2]
malicious network packet 악성 네트워크 패킷
These perturbations increase the confusion in the decision boundaries of the machine learning classifier, where malicious network packets are often miss-classified as being benign. [1] Our tools systematically analyse malicious network packets that may force the PLC to send specific control commands to actuators. [2]이러한 섭동은 악성 네트워크 패킷이 종종 양성으로 잘못 분류되는 기계 학습 분류기의 결정 경계에서 혼란을 가중시킵니다. [1] 당사의 도구는 PLC가 액추에이터에 특정 제어 명령을 보내도록 강제할 수 있는 악성 네트워크 패킷을 체계적으로 분석합니다. [2]
malicious network connection 악성 네트워크 연결
IDS helps us to protect our network and data from insecure and malicious network connections. [1] IDS helps us to protect our network and data from insecure and malicious network connections. [2]IDS는 안전하지 않고 악의적인 네트워크 연결로부터 네트워크와 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다. [1] IDS는 안전하지 않고 악의적인 네트워크 연결로부터 네트워크와 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다. [2]