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使用自适应WavePCA-Autoencoder (AWPA) 进行零日漏洞检测的自适应混合漏洞检测网络 (AHEDNet).

Ahmed A Mohamed1, Abdullah Al-Saleh2, Sunil Kumar Sharma3

  • 1Department of Computer Science, College of Computer and Information Sciences, Majmaah University, 11952, Majmaah, Saudi Arabia. amohamed@mu.edu.sa.

Scientific reports
|February 3, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

本研究提出了一种用于检测零日漏洞的新型复合模型,增强异常检测系统. 新的框架大大提高了识别新型安全威胁的准确性和效率.

关键词:
准确度 准确度 准确度 准确度 准确度异常检测检测异常检测网络威胁 网络威胁检测策略 检测策略错误的阳性 错误的阳性功能提取 功能提取模型评估模型评估绩效指标 绩效指标 是一个指标.可靠性 可靠性可靠性零日漏洞的利用方法

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科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 网络安全 网络安全
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 现有的异常检测系统在准确性,计算时间和适应性方面扎,以实现零日漏洞检测.
  • 零日漏洞由于其新性和当前检测方法的局限性而构成重大威胁.

研究的目的:

  • 引入一个新的概率复合模型,以增强零日漏洞检测能力.
  • 在准确性,计算时间和适应性方面解决当前异常检测系统的局限性.

主要方法:

  • 开发了一个适应波PCA-Autoencoder (AWPA) 用于无声化和缩小维度.
  • 引入了一个Meta-Attention变压器自编码器 (MATA) 用于高级功能提取.
  • 实现了遗传蒙古斯 - 黑猩猩优化 (GMCO) 以实现高效的特征选择.
  • 设计了一个适应式混合剥削检测网络 (AHEDNet),用于动态组合适应.

主要成果:

  • 拟议的模型实现了高准确度 (例如,数据集2上的0.9919) 和精度 (例如,数据集2上的0.9968).
  • 在现有模型中表现出优越的性能,在两个数据集上显著降低了汉明损失.
  • 展示了对零日漏洞的改进检测,具有高准确性和低错误阳性.

结论:

  • 这种新的概率复合模型在检测零日漏洞时显著优于现有方法.
  • 综合框架有效地解决了准确性,计算效率和适应性方面的挑战.
  • 拟议的方法提供了一个强大的解决方案,以加强针对新出现的威胁的网络安全.