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密码强度表(psm)正在被广泛使用,但它们经常给出冲突、不准确和误导性的反馈,这与它们的目的不符。除了模糊的ypsm,所有的psm都假设密码是新构造的,但在现实中并非如此。FuzzyPSM考虑了密码重用、六种主要的leet转换和初始大写,并在ACM CCS的18中表现最佳,由Golla和Dürmuth评估。在模糊PSM的基础上,提出了一种基于R euse、L eet和S分离的PSM,即RLS-PSM。

本文提出了一种基于信号处理和机器学习(ML)的方法,利用嵌入式设备的电磁(EM)辐射来远程检测运行在设备上的恶意应用程序,并将该应用程序分类为恶意程序家族。我们开发了基于快速傅里叶变换(FFT)的特征提取,其次是支持向量机(SVM)和随机森林(RF)的ML模型来检测恶意软件。我们进一步提出了从EM轨迹中学习不同恶意软件特征行为的方法,以揭示与已知恶意软件族的相似性,提高恶意软件分析的效率。

记录链接是一项具有挑战性的任务,需要确定哪些来自不同数据源的记录引用了同一实体。早在1946年,Halbert L. Dunn就建立了记录链接领域,多年来由于其众多的现实应用而受到了极大的关注,并导致了大量的技术、方法、指标和系统。

机器学习技术已被广泛应用于各种应用中。然而,它们可能容易受到数据中毒攻击,在这种攻击中,老练的攻击者可以通过向训练数据集中注入一小部分恶意样本来扰乱学习过程。针对中毒攻击的现有防御技术很大程度上是特定于攻击的:它们专为一种特定类型的攻击而设计,但不适用于其他类型的攻击,主要是因为它们遵循的不同原则。

本文提出了一种基于信号处理和机器学习(ML)的方法,利用嵌入式设备的电磁(EM)辐射来远程检测运行在设备上的恶意应用程序,并将该应用程序分类为恶意程序家族。我们开发了基于快速傅里叶变换(FFT)的特征提取,其次是支持向量机(SVM)和随机森林(RF)的ML模型来检测恶意软件。

基于深度学习的人再识别(Re-ID)近年来取得了长足的进展,并取得了较高的性能。在本文中,我们第一次尝试检验现有的人Re-ID模型对一种危险攻击方法的脆弱性,即通用对抗扰动(UAP)攻击,该攻击已被证明可以用少量开销欺骗分类模型。

监控数据中心中的所有内部流对于保护受害者免受内部分布式拒绝服务(DDoS)攻击非常重要。数据中心中未使用的虚拟机(VM)用作监视器,通过添加一些特殊规则,流从软件定义的网络(SDN)交换机复制到监视器。在这样的系统中,虚拟机运行机器学习方法来检测DDoS行为,但它只能处理数量有限的流。

用户在网络空间中的活动会为用户识别(UI)留下唯一的痕迹。通过统计特征匹配,可以根据用户的频繁活动项进行识别。然而,这种方法面临数据稀疏性问题。在本文中,我们提出了多项目集指纹技术来解决这一问题,该技术不仅基于用户频繁的个人活动项目,而且基于用户频繁的不同长度的连续项目序列来识别用户。

信息源识别在网络科学与工程中起着重要的作用。然而,现有的源识别方法一般集中在静态网络上,没有考虑网络的时间特征。为此,我们全面研究了时变网络中单个和多个信息源的识别问题。

本文考虑了一个网络物理系统(CPS),其状态估计是由一个中央控制器(CC)利用无线传感器网络(WPSN)在衰落信道中接收到的测量值来完成的。敌方通过破坏WPSN的一些空闲传感器节点(SN),在该系统中注入虚假数据。在上述设置中,使用WPSN传输监控数据使CPS容易受到错误和错误数据注入(FDI)的影响。

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