Ein adaptives hybrides Netzwerk-Intrusion-Erkennungssystem, das sowohl bekannte als auch unbekannte Stealth-Angriffe in Software-Defined Networks erkennen kann.
Peregrine ist ein ML-basierter Malicious Traffic Detektor, der die Berechnung von Merkmalen in die Netzwerk-Datenebene auslagert, um die Erkennung von schädlichem Verkehr in Terabit-Netzwerken zu ermöglichen.
Strukturelle Angriffe, bei denen der Grafen-Struktur Änderungen hinzugefügt werden, können die Leistung von Graph-Neuronalen-Netzwerken für Netzwerkeindringungserkennung drastisch beeinträchtigen.
Ein neuartiges Verfahren zur Erkennung von Anomalien im Netzwerkverkehr, das nur normale Verkehrsdaten verwendet und Pseudoanomalie-Proben ohne Vorkenntnisse über Anomaliemuster generiert.
Dieses Papier stellt ein Modell zur Bewertung der Verwundbarkeit von Netzwerkvermögenswerten auf der Grundlage von QPSO-LightGBM vor, um die Sicherheit kritischer Netzwerkvermögenswerte zu priorisieren und Sicherheitsvorfälle zu verhindern.
Untersuchung von Sicherheitslücken in ungeschützten 4G/5G-Steuerungsverfahren in den unteren Schichten.
Pilot Spoofing Angriffe können die Leistung von Cell-Free Massive MIMO-Systemen erheblich beeinträchtigen.
Zero Trust Security für O-RAN verbessern.
Software-definierte Netzwerke können durch Switch-Identifikationsteleportation für verdeckte Kanäle genutzt werden.
Die Sicherheitsbewertung des 5G-Kerns aus der Perspektive der Webtechnologie zeigt Schwachstellen in verschiedenen 5G-Kernimplementierungen auf.