• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using... скачать в хорошем качестве

USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using... 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using...
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using... в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using... или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using... в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using...

USENIX Security '23 - HorusEye: A Realtime IoT Malicious Traffic Detection Framework using Programmable Switches Yutao Dong, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Shenzhen, China; Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China; Qing Li, Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China; Kaidong Wu and Ruoyu Li, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Shenzhen, China; Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China; Dan Zhao, Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China; Gareth Tyson, Hong Kong University of Science and Technology (GZ), Guangzhou, China; Junkun Peng, Yong Jiang, and Shutao Xia, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Shenzhen, China; Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China; Mingwei Xu, Tsinghua University, Beijing, China The ever-growing volume of IoT traffic brings challenges to IoT anomaly detection systems. Existing anomaly detection systems perform all traffic detection on the control plane, which struggles to scale to the growing rates of traffic. In this paper, we propose HorusEye, a high throughput and accurate two-stage anomaly detection framework. In the first stage, preliminary burst-level anomaly detection is implemented on the data plane to exploit its high-throughput capability (e.g., 100Gbps). We design an algorithm that converts a trained iForest model into white list matching rules, and implement the first unsupervised model that can detect unseen attacks on the data plane. The suspicious traffic is then reported to the control plane for further investigation. To reduce the false-positive rate, the control plane carries out the second stage, where more thorough anomaly detection is performed over the reported suspicious traffic using flow-level features and a deep detection model. We implement a prototype of HorusEye and evaluate its performance through a comprehensive set of experiments. The experimental results illustrate that the data plane can detect 99% of the anomalies and offload 76% of the traffic from the control plane. Compared with the state-of-the-art schemes, our framework has superior throughput and detection performance. View the full USENIX Security '23 program at https://www.usenix.org/conference/use...

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5