Malicious Traffic(악성 트래픽)란 무엇입니까?
Malicious Traffic 악성 트래픽 - Traditional network infrastructures use static detection mechanisms that check and monitor specific types of malicious traffic. [1] In response to the continuous threats brought by malicious traffic to the network of new energy stations, this paper researches on the traffic anomaly detection technology based on network communication characteristics. [2] A Network Intrusion Detection System (NIDS) is an aid to secure the network by detecting abnormal or malicious traffic. [3] The attack aim is a menace to network security and exhausting the target networks with malicious traffic from multiple sites. [4] Identification of anomaly and malicious traffic in the Internet-of-Things (IoT) network is essential for the IoT security to keep eyes and block unwanted traffic flows in the IoT network. [5] The number of malicious traffic in the real network is growing rapidly, such as common DoS attacks, web attacks, DDoS attacks, and so on. [6] In this research, the Suricata IDS/IPS is deployed along with the NN model for the metaheuristic’s manual detection of malicious traffic in the targeted network. [7] This paper also provides insights into the future research endeavors to channelise the normal traffic and to handle the malicious traffic. [8] Identifying normal network traffic from malicious traffic is also a complex task in IDS. [9] With more and more malicious traffic using TLS protocol encryption, efficient identification of TLS malicious traffic has become an increasingly important task in network security management in order to ensure communication security and privacy. [10] Specifically, the data mining technique allows users to effectively distinguish between normal and malicious traffic with good accuracy. [11] The existing solutions to mitigate SYN flood against the controller does not adequately handle MAC spoofing based SYN flood, and these are unable to distinguish between flash crowd and malicious traffic. [12] However, most of these researches ignore the internal structural characteristics of the network traffic, and cannot accurately learn the key features of the malicious traffic. [13] Machine Learning methods can intelligently identify normal and malicious traffic with high accuracy. [14] Experiments show that Snort’s packet capture capability and the detection rate of malicious traffic under high-speed network traffic have been greatly improved after optimization. [15] Generally, the DDoS attacks in such an environment have been implemented by flooding a huge volume (high-rate) of malicious traffic to exhaust the victim servers’ resources. [16] In this paper, we propose a working methodology for the detection of malicious traffic, based on the analysis of the flow of packets circulating on the network. [17] This short paper provides a detailed explanation of several steps required to make sure the data is in good shape for analysis and automatic detection of malicious traffic. [18] In this work, we analyze the traffic data of malware collected from an existing network and classify normal traffic and malicious traffic by using deep learning. [19] In this paper, deep analysis of the normal and malicious traffic /packets was made -which is deployed by new designed software - (real time telemetry from spacecraft simulator), apply the proposed detection algorithm to 2 types of DDOS attacks TCP& HTTP Flood. [20] Traditional Distributed Denial of Service (DDoS) attacks usually flood target network servers with malicious traffic. [21] The aim of intrusion detection systems (IDSs) is to detect the malicious traffic and dynamic traffic which changes according to network characteristics, so intrusion detection system should be adaptive in nature. [22] We show that despite the coarse-grained information provided by network flows and the imbalance between legitimate and malicious traffic, MalAlert can distinguish between different types of malware with the F1 score of 90%. [23] As Intrusion Detection System (IDS) is hosted in the network and at the user machine level to oversee the malicious traffic in the network and at the individual computer, it is one of the critical components of a network and host security. [24] Separating legitimate and malicious traffic is not an easy task. [25] The congestion between switches and IDS delays the detection and prevention of malicious traffic. [26] Therefore, internet service providers, utilising this type of device to defend their assets and subscribers against malicious traffic, may be induced by them to make incorrect decisions. [27] Distributed Denial of Service (DDoS) attack is a menace to network security that aims at exhausting the target networks with malicious traffic. [28] The operator needs to determine the diversion rule installation and elimination in the networks, as well as the scrubbing resource activation and revocation in the SCs, while minimizing the long-term cost and the cumulative decision-switching penalty without knowing the exact amount of the malicious traffic. [29] This approach is implemented for preparing an artificial neural system (ANN) in order to increase the precision degree of classification for malicious and non-malicious traffic in systems. [30] The proposed approach uses a template automatic generation algorithm to generate feature templates for HTTP headers and uses XGBoost algorithm to distinguish between malicious traffic and normal traffic. [31] Our work identify the parameters that can discriminate normal from malicious traffic. [32] Then we further segregate the malicious traffic to the finer level by considering various network parameters and methods. [33]기존 네트워크 인프라는 특정 유형의 악성 트래픽을 확인하고 모니터링하는 정적 탐지 메커니즘을 사용합니다. [1] 본 논문에서는 신규 에너지 스테이션의 네트워크에 대한 악성 트래픽의 지속적인 위협에 대응하기 위해 네트워크 통신 특성을 기반으로 한 트래픽 이상 탐지 기술을 연구한다. [2] NIDS(Network Intrusion Detection System)는 비정상적이거나 악의적인 트래픽을 탐지하여 네트워크를 보호하는 보조 장치입니다. [3] 공격 목표는 네트워크 보안을 위협하고 여러 사이트의 악성 트래픽으로 대상 네트워크를 고갈시키는 것입니다. [4] IoT(사물 인터넷) 네트워크의 이상 및 악성 트래픽 식별은 IoT 보안이 IoT 네트워크에서 감시하고 원치 않는 트래픽 흐름을 차단하는 데 필수적입니다. [5] 일반적인 DoS 공격, 웹 공격, DDoS 공격 등 실제 네트워크에 악성 트래픽이 급증하고 있습니다. [6] 이 연구에서 Suricata IDS/IPS는 표적 네트워크에서 악성 트래픽의 메타휴리스틱 수동 탐지를 위한 NN 모델과 함께 배포됩니다. [7] 이 백서는 또한 정상적인 트래픽을 채널화하고 악성 트래픽을 처리하기 위한 향후 연구 노력에 대한 통찰력을 제공합니다. [8] 악성 트래픽에서 정상적인 네트워크 트래픽을 식별하는 것도 IDS에서 복잡한 작업입니다. [9] TLS 프로토콜 암호화를 사용하는 악성 트래픽이 증가함에 따라 통신 보안 및 개인 정보 보호를 보장하기 위해 TLS 악성 트래픽을 효율적으로 식별하는 것이 네트워크 보안 관리에서 점점 더 중요한 작업이 되었습니다. [10] 특히 데이터 마이닝 기술을 통해 사용자는 정상 트래픽과 악성 트래픽을 높은 정확도로 효과적으로 구분할 수 있습니다. [11] 컨트롤러에 대한 SYN 플러드를 완화하기 위한 기존 솔루션은 MAC 스푸핑 기반 SYN 플러드를 적절하게 처리하지 못하고 플래시 크라우드와 악성 트래픽을 구분하지 못합니다. [12] 그러나 이러한 연구의 대부분은 네트워크 트래픽의 내부 구조적 특성을 무시하고 악성 트래픽의 주요 특징을 정확하게 학습하지 못합니다. [13] 기계 학습 방법은 높은 정확도로 정상 트래픽과 악성 트래픽을 지능적으로 식별할 수 있습니다. [14] 실험에 따르면 Snort의 패킷 캡처 기능과 고속 네트워크 트래픽에서 악성 트래픽 탐지율이 최적화 후 크게 향상되었습니다. [15] 일반적으로 이러한 환경에서 DDoS 공격은 엄청난 양(고속)의 악성 트래픽을 플러딩하여 피해자 서버의 리소스를 소진시키는 방식으로 구현됩니다. [16] 본 논문에서는 네트워크 상에서 순환하는 패킷의 흐름을 분석하여 악성 트래픽을 탐지하는 작업 방법론을 제안한다. [17] 이 짧은 문서에서는 악성 트래픽의 분석 및 자동 탐지를 위해 데이터가 양호한 상태인지 확인하는 데 필요한 몇 가지 단계에 대해 자세히 설명합니다. [18] 본 연구에서는 기존 네트워크에서 수집한 악성코드의 트래픽 데이터를 분석하고 딥러닝을 이용하여 정상 트래픽과 악성 트래픽을 분류한다. [19] 본 논문에서는 새롭게 설계된 소프트웨어(우주선 시뮬레이터의 실시간 원격 측정)에 의해 배포된 정상 및 악성 트래픽/패킷에 대한 심층 분석을 수행하고 제안된 탐지 알고리즘을 2가지 유형의 DDOS 공격 TCP 및 HTTP Flood에 적용합니다. [20] 기존의 DDoS(분산 서비스 거부) 공격은 일반적으로 대상 네트워크 서버에 악성 트래픽을 플러딩합니다. [21] 침입탐지시스템(IDS)의 목적은 악성트래픽과 네트워크 특성에 따라 변화하는 동적트래픽을 탐지하는 것이므로 침입탐지시스템은 적응적이어야 한다. [22] 네트워크 흐름이 제공하는 대략적인 정보와 합법적 트래픽과 악성 트래픽 간의 불균형에도 불구하고 MalAlert는 F1 점수 90%로 다양한 유형의 맬웨어를 구별할 수 있음을 보여줍니다. [23] IDS(Intrusion Detection System)는 네트워크와 사용자 시스템 수준에서 호스팅되어 네트워크와 개별 컴퓨터의 악성 트래픽을 감시하기 때문에 네트워크 및 호스트 보안의 중요한 구성 요소 중 하나입니다. [24] 합법적인 트래픽과 악성 트래픽을 분리하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. [25] 스위치와 IDS 간의 혼잡은 악성 트래픽의 탐지 및 방지를 지연시킵니다. [26] 따라서 이러한 유형의 장치를 사용하여 악의적인 트래픽으로부터 자산과 가입자를 보호하는 인터넷 서비스 제공자는 잘못된 결정을 내리도록 유도할 수 있습니다. [27] DDoS(분산 서비스 거부) 공격은 악성 트래픽으로 대상 네트워크를 고갈시키는 것을 목표로 하는 네트워크 보안에 대한 위협입니다. [28] 운영자는 악성코드의 정확한 양을 모른 채 장기적인 비용과 누적 의사결정 전환 패널티를 최소화하면서 네트워크에서 전환 규칙 설치 및 제거, SC에서 스크러빙 리소스 활성화 및 취소를 결정해야 합니다. 교통. [29] 이 접근 방식은 시스템에서 악성 트래픽과 비악성 트래픽에 대한 분류 정확도를 높이기 위해 인공 신경 시스템(ANN)을 준비하기 위해 구현됩니다. [30] 제안하는 접근 방식은 템플릿 자동 생성 알고리즘을 사용하여 HTTP 헤더에 대한 기능 템플릿을 생성하고 XGBoost 알고리즘을 사용하여 악성 트래픽과 정상 트래픽을 구분합니다. [31] 우리의 작업은 정상 트래픽과 악성 트래픽을 구별할 수 있는 매개변수를 식별합니다. [32] 그런 다음 다양한 네트워크 매개변수와 방법을 고려하여 악성 트래픽을 더 세분화합니다. [33]
Detect Malicious Traffic 악성 트래픽 감지
This model is practical (i) to observe the scalability performance of a network and (ii) to detect malicious traffic by observing time. [1] In this paper, I develop an unsupervised learning approach to monitor the normal behavior within the CAN bus data and detect malicious traffic. [2] Recent studies show that deep neural networks can detect malicious traffic with high accuracy. [3] In this work, we propose a practical and novel method to detect malicious traffic attack in real time with high accuracy. [4] To address the mentioned problem, we provide a framework for developing IoT context-aware security solutions to detect malicious traffic in IoT use cases. [5] In this paper, we propose a machine learning technique namely Decision Tree and Support Vector Machine (SVM) to detect malicious traffic. [6] Subsequently, the HMGOGA is trained with benchmark cost functions and another proposed cost function that enabling it to detect malicious traffic properly. [7] A mechanism to effectively detect malicious traffic in the present context where new cyber criminals and threatening actors are emerging every day, has become a compelling need. [8] Experimental results show that our solution can efficiently detect malicious traffic, prevent and mitigate DDoS attacks, and increase system security and recovery speed from the attacking traffic. [9] Network Intrusion Detection System must detect malicious traffic effectively to protect the network system. [10] This paper firstly characterizes main types of DNS attacks, and then gives some analytic methods to detect malicious traffic in big network data. [11] To this end, network traffic should be monitored to detect malicious traffic. [12] Specifically, we use a deep-learning algorithm to detect malicious traffic in IoT networks. [13] Signature-based Network Intrusion Detection Systems (NIDSs) have traditionally been used to detect malicious traffic, but they are incapable of detecting new threats. [14] Machine learning, ML algorithms will can be used to build the IDS in both parts, to detect malicious traffic in the Network-based part as an additional layer for network security, and also detect anomalies in the Host-based part to provide more privacy and confidentiality in the virtual machine. [15]이 모델은 (i) 네트워크의 확장성 성능을 관찰하고 (ii) 시간을 관찰하여 악성 트래픽을 탐지하는 데 실용적입니다. [1] 이 논문에서는 CAN 버스 데이터 내에서 정상적인 동작을 모니터링하고 악성 트래픽을 탐지하는 비지도 학습 접근 방식을 개발합니다. [2] 최근 연구에 따르면 심층 신경망은 악성 트래픽을 높은 정확도로 탐지할 수 있습니다. [3] 본 연구에서는 악성 트래픽 공격을 실시간으로 높은 정확도로 탐지할 수 있는 실용적이고 새로운 방법을 제안한다. [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9] 네트워크 침입 탐지 시스템은 네트워크 시스템을 보호하기 위해 악성 트래픽을 효과적으로 탐지해야 합니다. [10] 이 백서는 먼저 DNS 공격의 주요 유형을 특성화한 다음 빅 네트워크 데이터에서 악성 트래픽을 탐지하는 몇 가지 분석 방법을 제공합니다. [11] nan [12] nan [13] nan [14] nan [15]
Encrypted Malicious Traffic
To address these issues, we propose a transfer learning method based on Efficientnet to detect the encrypted malicious traffic. [1] On this basis, this paper puts forward an Encrypted Malicious Traffic Detection System which is based on multi-AEs(Autoencoder). [2] The detection of encrypted malicious traffic is still an open problem. [3] In response to this phenomenon, this paper proposes an encrypted malicious traffic identification method based on the random forest, which uses features based on packet information, time, TCP Flags field, and application layer payload information. [4] However, the existence of such encryption protection makes the security software and devices confront with the difficulty of analyzing the encrypted malicious traffic at endpoints. [5]이러한 문제를 해결하기 위해 암호화된 악성 트래픽을 탐지하는 Efficientnet 기반의 전이 학습 방법을 제안합니다. [1] 이를 기반으로 본 논문에서는 다중 AE(Autoencoder) 기반의 암호화된 악성 트래픽 탐지 시스템을 제시한다. [2] 암호화된 악성 트래픽의 탐지는 아직 해결되지 않은 문제입니다. [3] 이러한 현상에 대응하여 본 논문에서는 패킷 정보, 시간, TCP Flags 필드, 애플리케이션 계층 페이로드 정보 등을 기반으로 하는 랜덤 포레스트 기반의 암호화된 악성 트래픽 식별 방법을 제안한다. [4] nan [5]
Detecting Malicious Traffic 악성 트래픽 감지
The feature set which gives the best performance in detecting malicious traffic has been identified. [1] Per-flow connection state monitoring is crucial for detecting malicious traffic or anomalies in networks. [2] Despite all the benefits of user privacy the end-to-end encryption provides, the encrypted internet traffic blinds intrusion detection system (IDS) and makes detecting malicious traffic hugely difficult. [3] Detection of attacks in IoT and detecting malicious traffic in the early stages is a very challenging problem due to the increase in the size of network traffic. [4] One of the effective ways of detecting malicious traffic in computer networks is intrusion detection systems (IDS). [5]악성 트래픽 탐지에서 최고의 성능을 제공하는 기능 세트가 식별되었습니다. [1] 흐름별 연결 상태 모니터링은 악성 트래픽이나 네트워크의 이상을 감지하는 데 중요합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5]
Block Malicious Traffic 악성 트래픽 차단
How to distinguish traffic types, block malicious traffic and make effective use of sensor data under the background of 5G network slice, and also the significance of this study. [1] A signature-based WAF responds to threats through the implementation of application-specific rules which block malicious traffic. [2] The mitigation module blocks malicious traffics and purges entries of malicious traffic from the switch flow table. [3] Results present low area and latency overhead, as well as the effectiveness of using the mechanisms to block malicious traffic. [4]5G 네트워크 슬라이스를 배경으로 트래픽 유형을 구분하고, 악성 트래픽을 차단하고, 센서 데이터를 효과적으로 활용하는 방법과 본 연구의 의의. [1] 시그니처 기반 WAF는 악성 트래픽을 차단하는 애플리케이션별 규칙을 구현하여 위협에 대응합니다. [2] nan [3] nan [4]
Identify Malicious Traffic 악성 트래픽 식별
Predominant network intrusion detection systems (NIDS) aim to identify malicious traffic patterns based on a handcrafted dataset of rules. [1] SDN helps network engineers to monitor the network expeditely, control the network from a central point, identify malicious traffic and link failure in easy and efficient manner. [2] The diversity of applications and devices in enterprise networks combined with large traffic volumes make it inherently challenging to quickly identify malicious traffic. [3]주요 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 수작업으로 구성된 규칙 데이터 세트를 기반으로 악성 트래픽 패턴을 식별하는 것을 목표로 합니다. [1] SDN은 네트워크 엔지니어가 네트워크를 신속하게 모니터링하고 중앙 지점에서 네트워크를 제어하며 쉽고 효율적인 방식으로 악성 트래픽 및 링크 장애를 식별할 수 있도록 도와줍니다. [2] 대규모 트래픽 볼륨과 결합된 엔터프라이즈 네트워크의 다양한 애플리케이션 및 장치는 본질적으로 악성 트래픽을 신속하게 식별하는 것을 어렵게 만듭니다. [3]
Prevent Malicious Traffic 악성 트래픽 방지
SDN routes data and control packets to their destinations based on flow labels, but it lacks protection features to prevent malicious traffic. [1] The main goal of a DDoS defense mechanism is to reduce the attack’s effect as close as possible to their sources to prevent malicious traffic in the Internet. [2] This research focuses on a way to secure end-device and we have proposed a system which prevents malicious traffic from intruding into the system. [3]SDN은 흐름 레이블을 기반으로 데이터 및 제어 패킷을 대상으로 라우팅하지만 악성 트래픽을 방지하는 보호 기능이 부족합니다. [1] DDoS 방어 메커니즘의 주요 목표는 인터넷의 악성 트래픽을 방지하기 위해 공격의 영향을 최대한 소스에 가깝게 줄이는 것입니다. [2] 본 연구는 단말 장치를 안전하게 보호하는 방법에 초점을 맞추고 있으며, 악성 트래픽이 시스템에 침입하는 것을 방지하는 시스템을 제안했습니다. [3]
Mitigate Malicious Traffic
Then, we introduce a novel consensus algorithm to detect and report suspected IoT nodes and mitigate malicious traffic. [1] Our result collected from real SDN-based IoT testbed demonstrates that our SDN-SF for Smart City scenarios is able to detect and mitigate malicious traffic with 99. [2] Our work sheds light on the programming relevance over an abstracted view of the network infrastructure to timely detect a Botnet exploitation, mitigate malicious traffic at its source, and protect benign traffic. [3]그런 다음 의심되는 IoT 노드를 감지 및 보고하고 악성 트래픽을 완화하는 새로운 합의 알고리즘을 도입합니다. [1] 실제 SDN 기반 IoT 테스트베드에서 수집한 결과는 Smart City 시나리오용 SDN-SF가 99로 악성 트래픽을 감지하고 완화할 수 있음을 보여줍니다. [2] 우리의 작업은 봇넷 악용을 적시에 탐지하고, 그 소스에서 악성 트래픽을 완화하고, 무해한 트래픽을 보호하기 위해 네트워크 인프라의 추상화된 보기를 통해 프로그래밍 관련성을 조명합니다. [3]
Network Malicious Traffic 네트워크 악성 트래픽
To date, several approaches to intrusion detection have been suggested to anticipate network malicious traffic. [1] Through online intelligent detection of network malicious traffic, unknown threats and malicious attacks can be found, provide guarantee for improving enterprise network security level. [2] As an effective means of network security protection, the key technology of network malicious traffic detection was to accurately identify various attacks in the network. [3]지금까지 네트워크 악성 트래픽을 예측하기 위해 침입 탐지에 대한 여러 접근 방식이 제안되었습니다. [1] 네트워크 악성 트래픽의 온라인 지능형 탐지를 통해 알려지지 않은 위협 및 악성 공격을 찾을 수 있으며 기업 네트워크 보안 수준 향상을 보장합니다. [2] nan [3]
Sending Malicious Traffic
Using a three-phase approach, the framework using Artificial Intelligence detects compromised IoT devices sending malicious traffic on the network. [1] The LDoS exploits the vulnerability of TCP congestion-control mechanism by sending malicious traffic at the low constant rate and influence the victim machine. [2]인공 지능을 사용하는 프레임워크는 3단계 접근 방식을 사용하여 네트워크에서 악성 트래픽을 전송하는 손상된 IoT 장치를 감지합니다. [1] LDoS는 낮은 일정한 속도로 악성 트래픽을 전송하여 피해자 시스템에 영향을 주어 TCP 혼잡 제어 메커니즘의 취약점을 악용합니다. [2]
Iot Malicious Traffic
IoT Malicious Traffic Classification Using Machine Learning. [1] As the impact of the IoT traffic on the Internet is still largely unknown, we characterize IoT traffic in smart home environment and then generate synthetic IoT traffic in order to compare with IoT malicious traffic. [2]머신러닝을 이용한 IoT 악성 트래픽 분류. [1] IoT 트래픽이 인터넷에 미치는 영향은 아직 많이 알려지지 않았으므로 스마트 홈 환경에서 IoT 트래픽을 특성화한 다음 IoT 악성 트래픽과 비교하기 위해 합성 IoT 트래픽을 생성합니다. [2]
Send Malicious Traffic
These attacks can even make harmless devices becoming zombies that send malicious traffic and disturb the network. [1] We found that many hosts with the dynamic IP addresses detected by our method send malicious traffic through validation using real traffic data collected in a large-scale darknet. [2]Dropping Malicious Traffic
In our method, we use Software Defined Networking (SDN), a promising network architecture, for dropping malicious traffic in propagation path to avoid avalanche effect on the victim server in the traditional network. [1] In our method, we use Software Defined Networking (SDN), a promising network architecture, for dropping malicious traffic in propagation path to avoid avalanche effect on the victim server in the traditional network. [2]우리의 방법에서는 기존 네트워크의 피해자 서버에 대한 눈사태 영향을 피하기 위해 전파 경로에서 악성 트래픽을 삭제하기 위해 유망한 네트워크 아키텍처인 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)을 사용합니다. [1] 우리의 방법에서는 기존 네트워크의 피해자 서버에 대한 눈사태 영향을 피하기 위해 전파 경로에서 악성 트래픽을 삭제하기 위해 유망한 네트워크 아키텍처인 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)을 사용합니다. [2]
Inject Malicious Traffic 악성 트래픽 주입
In this paper, we describe a novel attack called InjectaBLE, allowing to inject malicious traffic into an existing connection. [1] A malicious cloud user may exploit outsourced data involved in online communication, co-residency, and hypervisor vulnerabilities to breach and hamper sensitive information, and inject malicious traffic based congestion, rendering services to other benign users. [2]이 문서에서는 기존 연결에 악성 트래픽을 주입할 수 있는 InjectaBLE라는 새로운 공격에 대해 설명합니다. [1] 악의적인 클라우드 사용자는 온라인 통신, 공동 상주 및 하이퍼바이저 취약성과 관련된 아웃소싱 데이터를 악용하여 민감한 정보를 위반하고 방해하고 악의적인 트래픽 기반 혼잡을 주입하여 다른 양성 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다. [2]
malicious traffic detection 악성 트래픽 감지
Machine learning (ML) basedmalicious traffic detection is an emerging security paradigm, particularly for zero-day attack detection, which is complementary to existing rule based detection. [1] Given the gradual intensification of the current network security situation, malicious attack traffic is flooding the entire network environment, and the current malicious traffic detection model is insufficient in detection efficiency and detection performance. [2] This work proposes an SDN-based architecture to secure smart home networks through K-Nearest Neighbor (KNN) based device classifications and malicious traffic detection. [3] The results demonstrate that the proposed model can significantly improve the performance of malicious traffic detection with an accuracy of 99. [4] Experiments prove that MECGuard could have a good performance of malicious traffic detection in the EMC environment. [5] As an effective means of network security protection, the key technology of network malicious traffic detection was to accurately identify various attacks in the network. [6] In this paper, we propose an Artificial Intelligence (AI) based solution for malicious traffic detection. [7] On this basis, this paper puts forward an Encrypted Malicious Traffic Detection System which is based on multi-AEs(Autoencoder). [8] In the studies of cybersecurity, malicious traffic detection is attracting more and more attention for its capability of detecting attacks. [9] Aiming at solving the problem of HTTP malicious traffic detection on mobile networks, we propose a method of HMTD(HTTP Malicious Traffic Detection) based on the spatiotemporal sequence characteristics of traffic data. [10] To ensure the reliability and security of network, we need to do more effective network monitoring tasks that can help us gain more information for network troubleshooting and malicious traffic detection. [11]머신 러닝(ML) 기반 악성 트래픽 탐지는 특히 기존 규칙 기반 탐지를 보완하는 제로 데이 공격 탐지를 위한 새로운 보안 패러다임입니다. [1] 현재 네트워크 보안 상황이 점차 강화되고 있는 상황에서 전체 네트워크 환경에 악성 공격 트래픽이 범람하고 있으며, 현재의 악성 트래픽 탐지 모델은 탐지 효율성 및 탐지 성능 면에서 미흡합니다. [2] 본 연구는 KNN(K-Nearest Neighbor) 기반 장치 분류 및 악성 트래픽 탐지를 통해 스마트 홈 네트워크를 보호하기 위한 SDN 기반 아키텍처를 제안합니다. [3] nan [4] nan [5] nan [6] 본 논문에서는 인공지능(AI) 기반의 악성 트래픽 탐지 솔루션을 제안한다. [7] 이를 기반으로 본 논문에서는 다중 AE(Autoencoder) 기반의 암호화된 악성 트래픽 탐지 시스템을 제시한다. [8] 사이버 보안 연구에서 악성 트래픽 탐지는 공격 탐지 능력으로 인해 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. [9] nan [10] nan [11]
malicious traffic classification 악성 트래픽 분류
In this paper, we propose Adaptive Clustering-based Intrusion Detection (Acid), a novel approach to malicious traffic classification and a valid candidate for deployment at the network edge. [1] IoT Malicious Traffic Classification Using Machine Learning. [2] We recommend a solution that can address unique challenges of IoT networks and present implementation strategies as well as a pilot implementation of the core component (deep neural network model for malicious traffic classification) of Blacksite. [3] Malicious traffic classification is the initial and primary step for any network-based security systems. [4]이 논문에서는 악성 트래픽 분류에 대한 새로운 접근 방식이자 네트워크 에지에 배포하기에 적합한 후보인 적응형 클러스터링 기반 침입 탐지(Acid)를 제안합니다. [1] 머신러닝을 이용한 IoT 악성 트래픽 분류. [2] nan [3] nan [4]
malicious traffic flow 악성 트래픽 흐름
Identifying the malicious traffic flows in Internet of things (IOT) is very important to monitor and avoid unwanted errors or the unwanted flows in the network. [1] Filtering refers to an operation to determine whether the concerned data should be accepted and transferred, or be blocked and marked as a malicious traffic flow. [2] The experiment shows that our proposed approach has a great separability between benign and malicious traffic flows on an encrypted SSL channel. [3] The results show the efficacy of our solution in terms of reduced malicious traffic flows, improvements in CPU utilization of controller, packet loss and response time of legitimate packets. [4]사물 인터넷(IOT)에서 악성 트래픽 흐름을 식별하는 것은 네트워크에서 원치 않는 오류나 원치 않는 흐름을 모니터링하고 방지하는 데 매우 중요합니다. [1] 필터링이란 해당 데이터를 수락하여 전송할 것인지, 아니면 악성 트래픽 흐름으로 차단하고 표시해야 하는지를 결정하는 작업을 말합니다. [2] nan [3] nan [4]
malicious traffic identification 악성 트래픽 식별
We include a rigorous study of the current strategies for malicious traffic identification and we define the classical machine learning method's shortcomings, and a deep learning technique is also being investigated to reach higher levels of efficiency and accuracy. [1] 6% for malicious traffic identification. [2] In response to this phenomenon, this paper proposes an encrypted malicious traffic identification method based on the random forest, which uses features based on packet information, time, TCP Flags field, and application layer payload information. [3]우리는 악성 트래픽 식별을 위한 현재 전략에 대한 엄격한 연구를 포함하고 기존 머신 러닝 방법의 단점을 정의하며 더 높은 수준의 효율성과 정확성에 도달하기 위해 딥 러닝 기술도 연구하고 있습니다. [1] 악성 트래픽 식별의 경우 6%. [2] 이러한 현상에 대응하여 본 논문에서는 패킷 정보, 시간, TCP Flags 필드, 애플리케이션 계층 페이로드 정보 등을 기반으로 하는 랜덤 포레스트 기반의 암호화된 악성 트래픽 식별 방법을 제안한다. [3]
malicious traffic pattern
Predominant network intrusion detection systems (NIDS) aim to identify malicious traffic patterns based on a handcrafted dataset of rules. [1] The classification model extracts features of network traffic, trained by classic supervised learning method-Decision Tree J48, then distinguish between benign and malicious traffic patterns observed in the network. [2]주요 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 수작업으로 구성된 규칙 데이터 세트를 기반으로 악성 트래픽 패턴을 식별하는 것을 목표로 합니다. [1] 분류 모델은 고전적인 지도 학습 방법인 Decision Tree J48에 의해 훈련된 네트워크 트래픽의 특징을 추출한 다음 네트워크에서 관찰되는 양성 트래픽 패턴과 악성 트래픽 패턴을 구별합니다. [2]
malicious traffic attack 악성 트래픽 공격
In this work, we propose a practical and novel method to detect malicious traffic attack in real time with high accuracy. [1] Ensuring the network security, resists the malicious traffic attacks as much as possible, and ensuring the network security, the Gated Recurrent Unit (GRU) and Convolutional Neural Network (CNN) are combined. [2]본 연구에서는 악성 트래픽 공격을 실시간으로 높은 정확도로 탐지할 수 있는 실용적이고 새로운 방법을 제안한다. [1] 네트워크 보안을 보장하고 악의적인 트래픽 공격에 최대한 저항하며 네트워크 보안을 보장하는 GRU(Gated Recurrent Unit)와 CNN(Convolutional Neural Network)을 결합합니다. [2]
malicious traffic dataset 악성 트래픽 데이터 세트
Experiments were based on benign and malicious traffic datasets recorded in production network environments. [1] More importantly, having an NIDS, it should be tested on malicious traffic dataset that not only represents known attacks, but also can to some extent reflect the characteristics of unknown, zero-day attacks. [2]실험은 프로덕션 네트워크 환경에서 기록된 양성 및 악성 트래픽 데이터 세트를 기반으로 했습니다. [1] 더 중요한 것은 NIDS가 있는 경우 알려진 공격을 나타낼 뿐만 아니라 알려지지 않은 제로 데이 공격의 특성을 어느 정도 반영할 수 있는 악성 트래픽 데이터 세트에서 테스트해야 한다는 것입니다. [2]
malicious traffic generated 악성 트래픽 생성
DNS resolver, meaning it does not require any resolver compatibility and can potentially react to the attack at an earlier stage and avoid much of the malicious traffic generated by the attack. [1] This research proposes a novel SDN-based secure IoT framework that can detect the vulnerabilities in IoT devices or malicious traffic generated by IoT devices using session IP counter and IP Payload analysis. [2]DNS 확인자, 즉 확인자 호환성이 필요하지 않으며 잠재적으로 초기 단계에서 공격에 대응할 수 있으며 공격에 의해 생성된 많은 악성 트래픽을 피할 수 있습니다. [1] 본 연구에서는 세션 IP 카운터와 IP 페이로드 분석을 이용하여 IoT 장치의 취약점이나 IoT 장치에서 발생하는 악성 트래픽을 탐지할 수 있는 새로운 SDN 기반 보안 IoT 프레임워크를 제안합니다. [2]