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Détection de cyber-anomalies à l'aide du modèle de langue RNN

Les travaux de ce projet sont basés sur l'article "Modèles de langage de réseau neuronal récurrent pour la détection de cyber-anomalie au niveau des événements de vocabulaire".

Le document fait référence à ces données de sécurité LANL "des événements de cybersécurité multi-sources complets" seuls que le Proc.txt et RedTeam.txt sont utilisés dans l'article.

Le projet se compose d'un code expérimental différent:

• Expérience 1: L'implémentation est détournée sur le code du projet Safekit.
• Experiment2: Notre propre implémentation à l'aide du modèle Keras et de l'exécution désireuse de TensorFlow.

Faire

• Étendez le modèle de langue pour inclure l'attention comme décrit dans l'article "Mécanismes d'attention du réseau neuronal récurrent pour la détection des anomalies du journal du système interprétable"
• Expérimentez avec des modèles de langue d'encodeur / décodeur
• Système en cours d'exécution avec plusieurs tâches pour traiter les journaux des utilisateurs à l'aide du rayon Riselab