cyberanom

Cyberanom

Nachweis von Cyberanomalie unter Verwendung von RNN -Sprachmodell

Die Arbeiten in diesem Projekt basieren auf dem Papier "Rezidivierende Sprachmodelle für neuronale Netzwerke für die Erkennung von Cyber-Anomalie-Anomalie-Ereignis-Ereignissen" für offene Vokabeln ".

Das Papier verweist auf diese LANL-Sicherheitsdaten "umfassende, multi-surce-Cyber-Sicherheitsereignisse", nur der Proc.txt und Redteam.txt werden im Papier verwendet.

Das Projekt besteht aus verschiedenen experimentellen Code:

• Experiment1: Die Implementierung basiert auf dem SafeKit -Projektcode.
• Experiment2: Unsere eigene Implementierung mit Kerasmodell und TensorFlow Eifrig.

Todo

• Erweitern Sie das Sprachmodell, um die Aufmerksamkeit auf die Aufmerksamkeit zu erhalten, wie in der Arbeit "wiederkehrende Aufmerksamkeitsmechanismen für neuronale Netzwerke für interpretierbare Systemprotokollanomalie -Erkennung" beschrieben.
• Experimentieren Sie mit einem Encoder-/Decoder -Sprachmodelle
• Ausführen von Systemen mit mehreren Aufgaben, um Benutzerprotokolle mit Riselab Ray zu verarbeiten