Evaluating Adversarial Learning Resilience on Various Encrypted Traffic Classifications
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning and deep learning algorithms are applied to reduce false alarm rates, improve accuracy in classifying encrypted network applications, and improve resilience against multiple types of network attacks. Due to the fast growth of learning techniques, various types of adversarial attacks are increased to reveal ML and DL vulnerabilities and add more challenges in classifying encrypted traffic. In this research, we focus on investigating and evaluating the effectiveness of different adversarial attacks and see how resilient ML and DL algorithms are in classifying encrypted traffic applications, i.e., C4.5 Decision Tree, K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Network (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN). We train our models in the adversarial-free environment on ISCX Ashraf Matrawy, the lead of the Next Generation Networks (NGN) research group at Carleton University for providing me with valuable support, guidance and encouragement through this research. It was a great privileged and honor to work and study under his guidance that assisted me in extending my knowledge and professional experience while directing me on the right path to pursue my goal. I
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».