Network intrusion detection systems (NIDS) to detect malicious attacks continues to meet challenges. NIDS are vulnerable to auto-generated port scan infiltration attempts and NIDS are often developed offline, resulting in a time lag to prevent the spread of infiltration to other parts of a network. To address these challenges, we use hypergraphs to capture evolving patterns of port scan attacks via the set of internet protocol addresses and destination ports, thereby deriving a set of hypergraph-based metrics to train a robust and resilient ensemble machine learning (ML) NIDS that effectively monitors and detects port scanning activities and adversarial intrusions while evolving intelligently in real-time. Through the combination of (1) intrusion examples, (2) NIDS update rules, (3) attack threshold choices to trigger NIDS retraining requests, and (4) production environment with no prior knowledge of the nature of network traffic 40 scenarios were auto-generated to evaluate the ML ensemble NIDS comprising three tree-based models. Results show that under the model settings of an Update-ALL-NIDS rule (namely, retrain and update all the three models upon the same NIDS retraining request) the proposed ML ensemble NIDS produced the best results with nearly 100% detection performance throughout the simulation, exhibiting robustness in the complex dynamics of the simulated cyber-security scenario.

由于它们在各个域中的大量成功，深入的学习技术越来越多地用于设计网络入侵检测解决方案，该解决方案检测和减轻具有高精度检测速率和最小特征工程的未知和已知的攻击。但是，已经发现，深度学习模型容易受到可以误导模型的数据实例，以使所谓的分类决策不正确（对抗示例）。此类漏洞允许攻击者通过向恶意流量添加小的狡猾扰动来逃避检测并扰乱系统的关键功能。在计算机视觉域中广泛研究了深度对抗学习的问题;但是，它仍然是网络安全应用中的开放研究领域。因此，本调查探讨了在网络入侵检测领域采用对抗机器学习的不同方面的研究，以便为潜在解决方案提供方向。首先，调查研究基于它们对产生对抗性实例的贡献来分类，评估ML的NID对逆势示例的鲁棒性，并捍卫这些模型的这种攻击。其次，我们突出了调查研究中确定的特征。此外，我们讨论了现有的通用对抗攻击对NIDS领域的适用性，启动拟议攻击在现实世界方案中的可行性以及现有缓解解决方案的局限性。

机器学习（ML）代表了当前和未来信息系统的关键技术，许多域已经利用了ML的功能。但是，网络安全中ML的部署仍处于早期阶段，揭示了研究和实践之间的显着差异。这种差异在当前的最新目的中具有其根本原因，该原因不允许识别ML在网络安全中的作用。除非广泛的受众理解其利弊，否则ML的全部潜力将永远不会释放。本文是对ML在整个网络安全领域中的作用的首次尝试 - 对任何对此主题感兴趣的潜在读者。我们强调了ML在人类驱动的检测方法方面的优势，以及ML在网络安全方面可以解决的其他任务。此外，我们阐明了影响网络安全部署实际ML部署的各种固有问题。最后，我们介绍了各种利益相关者如何为网络安全中ML的未来发展做出贡献，这对于该领域的进一步进步至关重要。我们的贡献补充了两项实际案例研究，这些案例研究描述了ML作为对网络威胁的辩护的工业应用。

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

随着深度神经网络（DNNS）的进步在许多关键应用中表现出前所未有的性能水平，它们的攻击脆弱性仍然是一个悬而未决的问题。我们考虑在测试时间进行逃避攻击，以防止在受约束的环境中进行深入学习，其中需要满足特征之间的依赖性。这些情况可能自然出现在表格数据中，也可能是特定应用程序域中功能工程的结果，例如网络安全中的威胁检测。我们提出了一个普通的基于迭代梯度的框架，称为围栏，用于制定逃避攻击，考虑到约束域和应用要求的细节。我们将其应用于针对两个网络安全应用培训的前馈神经网络：网络流量僵尸网络分类和恶意域分类，以生成可行的对抗性示例。我们广泛评估了攻击的成功率和绩效，比较它们对几个基线的改进，并分析影响攻击成功率的因素，包括优化目标和数据失衡。我们表明，通过最少的努力（例如，生成12个其他网络连接），攻击者可以将模型的预测从恶意类更改为良性并逃避分类器。我们表明，在具有更高失衡的数据集上训练的模型更容易受到我们的围栏攻击。最后，我们证明了在受限领域进行对抗训练的潜力，以提高针对这些逃避攻击的模型弹性。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

互联网连接系统的指数增长产生了许多挑战，例如频谱短缺问题，需要有效的频谱共享（SS）解决方案。复杂和动态的SS系统可以接触不同的潜在安全性和隐私问题，需要保护机制是自适应，可靠和可扩展的。基于机器学习（ML）的方法经常提议解决这些问题。在本文中，我们对最近的基于ML的SS方法，最关键的安全问题和相应的防御机制提供了全面的调查。特别是，我们详细说明了用于提高SS通信系统的性能的最先进的方法，包括基于ML基于ML的基于的数据库辅助SS网络，ML基于基于的数据库辅助SS网络，包括基于ML的数据库辅助的SS网络，基于ML的LTE-U网络，基于ML的环境反向散射网络和其他基于ML的SS解决方案。我们还从物理层和基于ML算法的相应防御策略的安全问题，包括主要用户仿真（PUE）攻击，频谱感测数据伪造（SSDF）攻击，干扰攻击，窃听攻击和隐私问题。最后，还给出了对ML基于ML的开放挑战的广泛讨论。这种全面的审查旨在为探索新出现的ML的潜力提供越来越复杂的SS及其安全问题，提供基础和促进未来的研究。

第五代（5G）网络必须支持数十亿个异质设备，同时保证最佳服务质量（QoS）。这样的要求是不可能单独满足人类努力的，而机器学习（ML）代表了5G中的核心资产。然而，已知ML容易受到对抗例子的影响。此外，正如我们的论文所表明的那样，5G上下文暴露于另一种类型的对抗ML攻击，而现有威胁模型无法正式化。由于缺乏可用于对抗性ML研究的ML供电的5G设备，因此对此类风险的积极评估也有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了一种新型的对抗ML威胁模型，该模型特别适合5G场景，不可知ML所解决的精确函数。与现有的ML威胁模型相反，我们的攻击不需要对目标5G系统的任何妥协，同时由于QoS保证和5G网络的开放性质仍然可行。此外，我们为基于公共数据的现实ML安全评估提供了一个原始框架。我们主动评估我们的威胁模型对5G中设想的ML的6个应用。我们的攻击会影响训练和推理阶段，可能会降低最先进的ML系统的性能，并且与以前的攻击相比，进入障碍较低。

随着数字时代的出现，由于技术进步，每天的任务都是自动化的。但是，技术尚未为人们提供足够的工具和保障措施。随着互联网连接全球越来越多的设备，确保连接设备的问题以均匀的螺旋速率增长。数据盗窃，身份盗窃，欺诈交易，密码妥协和系统漏洞正在成为常规的日常新闻。最近的人工智能进步引起了网络攻击的激烈威胁。 AI几乎应用于不同科学和工程的每个领域。 AI的干预不仅可以使特定任务自动化，而且可以提高效率。因此，很明显，如此美味的传播对网络犯罪分子来说是非常开胃的。因此，传统的网络威胁和攻击现在是``智能威胁''。本文讨论了网络安全和网络威胁，以及传统和智能的防御方式，以防止网络攻击。最终，结束讨论，以潜在的潜在前景结束讨论AI网络安全。

窃取对受控信息的攻击，以及越来越多的信息泄漏事件，已成为近年来新兴网络安全威胁。由于蓬勃发展和部署先进的分析解决方案，新颖的窃取攻击利用机器学习（ML）算法来实现高成功率并导致大量损坏。检测和捍卫这种攻击是挑战性和紧迫的，因此政府，组织和个人应该非常重视基于ML的窃取攻击。本调查显示了这种新型攻击和相应对策的最新进展。以三类目标受控信息的视角审查了基于ML的窃取攻击，包括受控用户活动，受控ML模型相关信息和受控认证信息。最近的出版物总结了概括了总体攻击方法，并导出了基于ML的窃取攻击的限制和未来方向。此外，提出了从三个方面制定有效保护的对策 - 检测，破坏和隔离。

在当前的Internet-Internet-More（IoT）部署中，依赖于TCP协议的传统IP网络和IOT特定协议的组合可用于将数据从源传输到目标。因此，使用TCP SYN攻击的TCP特定攻击，例如使用TCP SYN攻击的分布式拒绝服务（DDOS）是攻击者可以在网络物理系统（CPS）上使用的最合理的工具之一。这可以通过从其IOT子系统启动攻击来完成，这里被称为“CPS-IOT”，其潜在的传播到位于雾中的不同服务器和CP的云基础架构。该研究比较了监督，无监督和半监控机器学习算法的有效性，用于检测CPS-IOT中的DDOS攻击，特别是在通过因特网到网络空间到网络空间的数据传输期间。所考虑的算法广泛地分为二：i）检测算法，其包括逻辑回归（LGR），K型和人工神经网络（ANN）。我们还研究了半监督混合学习模型的有效性，它使用无监督的K-means来标记数据，然后将输出馈送到攻击检测的监督学习模型。 II。）预测算法 - LGR，内核RIDGE回归（KRR）和支持向量回归（SVR），用于预测即将发生的攻击。进行实验试验并获得结果表明，杂交模型能够达到100％的精度，零误报;虽然所有预测模型都能够实现超过94％的攻击预测准确性。

互联的战地信息共享设备的扩散，称为战场互联网（Iobt），介绍了几个安全挑战。 Iobt运营环境所固有的是对抗机器学习的实践，试图规避机器学习模型。这项工作探讨了在网络入侵检测系统设置中对异常检测的成本效益无监督学习和基于图形的方法的可行性，并利用了集合方法来监督异常检测问题的学习。我们在培训监督模型时纳入了一个现实的对抗性培训机制，以实现对抗性环境的强大分类性能。结果表明，无监督和基于图形的方法在通过两个级别的监督堆叠集合方法检测异常（恶意活动）时表现优于检测异常（恶意活动）。该模型由第一级别的三个不同的分类器组成，然后是第二级的天真贝叶斯或决策树分类器。对于所有测试水平的两个分类器，该模型将在0.97高于0.97以上的F1分数。值得注意的是，天真贝叶斯是最快的两个分类器平均1.12秒，而决策树保持最高的AUC评分为0.98。

车祸（IOV）可以促进连接车辆（CV），自动驾驶汽车（AV）和其他IOV实体之间的无缝连通性。 IOV网络的入侵检测系统（IDS）可以依靠机器学习（ML）来保护车辆内网络免受网络攻击。基于区块链的联合森林（BFF）可用于根据IOV实体的数据训练ML模型，同时保护数据的机密性并降低对数据篡改的风险。但是，以这种方式创建的ML模型仍然容易受到逃避，中毒和探索性攻击的影响。本文研究了各种可能的对抗性示例对BFF-ID的影响。我们提出了整合统计检测器来检测和提取未知的对抗样品。通过将未知检测的样品包括在检测器的数据集中，我们使用附加模型来增强BFF-ID，以检测原始已知攻击和新的对抗性输入。统计对手检测器以50和100个输入样本的样本量确信对对抗性示例。此外，增强的BFF-IDS（BFF-IDS（AUG））成功地减轻了以上96％的精度。通过这种方法，每当检测到对抗样本并随后采用BFF-ID（AUG）作为主动安全模型时，该模型将继续在沙箱中增强。因此，统计对抗检测器的拟议集成以及随后使用检测到的对抗样本对BFF-ID的增强，为对抗性例子和其他未知攻击提供了可持续的安全框架。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

越来越多的工作已经认识到利用机器学习（ML）进步的重要性，以满足提取访问控制属性，策略挖掘，策略验证，访问决策等有效自动化的需求。在这项工作中，我们调查和总结了各种ML解决不同访问控制问题的方法。我们提出了ML模型在访问控制域中应用的新分类学。我们重点介绍当前的局限性和公开挑战，例如缺乏公共现实世界数据集，基于ML的访问控制系统的管理，了解黑盒ML模型的决策等，并列举未来的研究方向。

Darknets的匿名性质通常用于非法活动。先前的研究已经采用了机器学习和深度学习技术来自动对暗网流量的检测，以阻止这些犯罪活动。这项研究旨在通过评估支持向量机（SVM），随机森林（RF），卷积神经网络（CNN）和辅助分类器生成对抗网络（AC-GAN）来改善暗网流量检测申请类型。我们发现，我们的RF模型优于与CIC-Darknet2020数据集的先前工作中使用的最新机器学习技术。为了评估RF分类器的鲁棒性，我们混淆选择应用程序类型类，以模拟现实的对抗攻击方案。我们证明，我们表现最好的分类器可能会被这种攻击击败，我们考虑处理这种对抗性攻击的方法。

Recent years have seen a proliferation of research on adversarial machine learning. Numerous papers demonstrate powerful algorithmic attacks against a wide variety of machine learning (ML) models, and numerous other papers propose defenses that can withstand most attacks. However, abundant real-world evidence suggests that actual attackers use simple tactics to subvert ML-driven systems, and as a result security practitioners have not prioritized adversarial ML defenses. Motivated by the apparent gap between researchers and practitioners, this position paper aims to bridge the two domains. We first present three real-world case studies from which we can glean practical insights unknown or neglected in research. Next we analyze all adversarial ML papers recently published in top security conferences, highlighting positive trends and blind spots. Finally, we state positions on precise and cost-driven threat modeling, collaboration between industry and academia, and reproducible research. We believe that our positions, if adopted, will increase the real-world impact of future endeavours in adversarial ML, bringing both researchers and practitioners closer to their shared goal of improving the security of ML systems.

本文介绍了基于图形神经网络（GNN）的新的网络入侵检测系统（NID）。 GNN是深度神经网络的一个相对较新的子领域，可以利用基于图形数据的固有结构。 NIDS的培训和评估数据通常表示为流记录，其可以自然地以图形格式表示。这建立了探索网络入侵检测GNN的潜在和动力，这是本文的重点。基于机器的基于机器的NIDS的目前的研究只考虑网络流动，而不是考虑其互连的模式。这是检测复杂的物联网网络攻击的关键限制，例如IOT设备推出的DDOS和分布式端口扫描攻击。在本文中，我们提出了一种克服了这种限制的GNN方法，并允许捕获图形的边缘特征以及IOT网络中网络异常检测的拓扑信息。据我们所知，我们的方法是第一次成功，实用，广泛地评估应用图形神经网络对使用流基于流的数据的网络入侵检测问题的方法。我们在最近的四个NIDS基准数据集上进行了广泛的实验评估，表明我们的方法在关键分类指标方面占据了最先进的，这证明了网络入侵检测中GNN的潜力，并提供了进一步研究的动机。

互联网连接系统的规模大大增加，这些系统比以往任何时候都更接触到网络攻击。网络攻击的复杂性和动态需要保护机制响应，自适应和可扩展。机器学习，或更具体地说，深度增强学习（DRL），方法已经广泛提出以解决这些问题。通过将深入学习纳入传统的RL，DRL能够解决复杂，动态，特别是高维的网络防御问题。本文提出了对为网络安全开发的DRL方法进行了调查。我们触及不同的重要方面，包括基于DRL的网络 - 物理系统的安全方法，自主入侵检测技术和基于多元的DRL的游戏理论模拟，用于防范策略对网络攻击。还给出了对基于DRL的网络安全的广泛讨论和未来的研究方向。我们预计这一全面审查提供了基础，并促进了未来的研究，探讨了越来越复杂的网络安全问题。