Neuste Artikel für Netzwerksicherheit

SF-IDS verbessert die Cyberabwehr mit semi-supervised Learning und hybrider Verlustfunktion.

Ein neuer Ansatz, um die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen gegen Cyber-Bedrohungen zu verbessern.

AutoML4ETC automatisiert die Erstellung von neuronalen Netzen zur Klassifizierung von verschlüsseltem Netzwerkverkehr.

Verbesserung der 5G-Protokollüberprüfung durch fortgeschrittene Analysemethoden.

Sicherheit in vernetzten Industrie- Kontrollsystemen ist mega wichtig, gerade jetzt wo die Cyberbedrohungen zunehmen.

Erfahre, wie verteilte Autorisierung die Netzwerksicherheit und das Zugangsmanagement verbessert.

Dieser Artikel behandelt fortgeschrittene Lernmethoden für die Sicherheit von SDN.

Die Fairness in DLTs erkunden, besonders durch die Linse von DAG-basierten Systemen.

Forschung zeigt, dass Deep Reinforcement Learning die IoT-Sicherheit verbessern kann.

Ein Blick auf die Rolle von maschinellem Lernen im Kampf gegen Cyberbedrohungen.

Eine neue Methode verbessert das Management des Netzwerkverkehrs und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Analyse von unerwarteten DNS-Abfrage-Mustern und deren Einfluss auf Internetoperationen.

Lerne, wie man Anomalien in Grafdaten effektiv findet.

Diese Studie untersucht OOD-Techniken, um Systeme zur Erkennung von Netzwerkangriffen zu verbessern.

HRGCN verbessert die Anomalieerkennung in komplexen Systemen ohne gelabelte Daten.

Eine Methode zur Identifizierung von QUIC-Bibliotheken hilft, die Sicherheit und Leistung im Internet zu verbessern.

MONDEO bekämpft Botnet-Malware mit effektiven Erkennungsmethoden für mobile Geräte.

Ein Blick auf die Mahalanobis-Distanz und innovative Ansätze für die Datenanalyse.

Eine Methode, um zuverlässigen Konsens zwischen Agenten trotz böswilligem Verhalten zu gewährleisten.

Erforschen von Moving Target Defense-Strategien, um gegen fortschrittliche Cyberbedrohungen und Unsicherheiten anzukämpfen.

Ein neuer Ansatz, um die Sicherheit gegen schädlichen Webverkehr zu verbessern.

Untersuchung der Bedrohungen für die spezifische Senderidentifizierung durch fortschrittliche Nachahmungstechniken.

Ein detaillierter Blick auf Sicherheitslücken in MQTT für IoT-Geräte.

Dieser Artikel behandelt die Probleme mit IPv6-Fragmente und die Sicherheitsrisiken in aktuellen Betriebssystemen.

Untersuchung von Nash-Gleichgewichten in Netzwerkszenarien mit Angreifern und Verteidigern.

Dieser Artikel untersucht die Integration von NOMA und PLS für bessere drahtlose Sicherheit.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung bösartiger Aktivitäten in Cyber-Systemen mithilfe moderner Datenanalyse.

AIDPS verbessert die Sicherheit von Unterwasser-Sensornetzwerken gegen verschiedene Angriffe.

Neue Methode verbessert die Erkennung von unbekannten Angriffen in IoT-Umgebungen.

Lern, wie Anomalieerkennung die Zuverlässigkeit von drahtlosen Netzwerken gegen Störungen steigern kann.

Präsentation von XFedHunter für die fortschrittliche Erkennung und Analyse von APT-Angriffen in Netzwerken.

Lerne, wie das REVEAL-Protokoll drahtlose Netzwerke vor MiM-Angriffen schützt.

Eine Studie zur Verbesserung von Sicherheit und Leistung in NOMA-Wireless-Netzwerken.

Untersuchung von unzuverlässigen Nutzern in NOMA mit unvollständiger SIC.

NOMA bringt einzigartige Sicherheitsrisiken mit sich, weil mehrere Nutzer sich gemeinsame Kanäle teilen.

Ein neuartiger Ansatz zur Lösung von Sicherheitsproblemen in NOMA-Systemen, die von verbleibender Interferenz betroffen sind.

Ein Open-Source-Toolkit für effiziente DNS-Messungen und Forschung.

Untersuchen, wie Angreifer Cloud-Dienste ausnutzen und ihr Scannen-Verhalten.

Untersuchung neuer Modulationsmethoden für verbesserte drahtlose Kommunikation.

Ein Tool verbessert die Identifizierung von Router-Herstellern und deren Einfluss auf die Netzwerksicherheit.