首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

如何用全流量检测5G核心网网元服务异常

华为5G安全白皮书[1]中提到5G安全的两个目标,其中一项是:提供方法和机制来保护建立在5G平台上的服务。基于这个目标,新架构,新挑战:5G核心网业务安全问题与异常检测一文中提出了网元服务所面临的三个基本问题:调用序列,调用参数异常与调用频率异常,阐释了针对这三种异常的检测思路,并提出了针对序列异常的解决方案。本文在这篇文章的基础上进行进一步研究与实验,设计了网元服务异常检测原型,明确了原型中各个模块的技术路线。将已有网元威胁分析输出的场景在原型进行测试,输出检测结果。结果中包含将异常场景映射到检测基线的全部特征。

01

WWW`22丨中科院信工所提出:面向多场景低资源加密流量分类的加密流量预训练技术

1 研究简介 加密流量分类在网络负载管理和安全威胁检测中逐渐成为自动识别目标应用、服务和协议的主要方式。现有的模型通常使用大规模带有准确标注的会话样本来提取流量深层的可识别特征,比如证书链、包长序列和方向序列。但是在网络环境(例如局域网)中,流量包含的场景多样,这些方法不具备健壮的通用能力来适应不同场景下的迁移,以及在小规模的标注样本下达到预期效果。 在WWW 20222这篇文章中,中科院信工所的研究者提出了一种流量表征模型, ET-BERT,有效学习无标注流量中的隐式关系,从而提升不同场景下流量分类的效

02
领券