研究人员开发了两种深度学习模型：视觉Transformer（ViT）和一维卷积神经网络（1D-CNN），以增强零信任软件定义网络中的异常检测。这些模型分析微细分网络流量数据，与使用原始、未细分数据的模型相比，显示出更高的准确率和F1分数。ViT模型在识别细微的横向移动模式方面略有优势，这凸显了微细分对于零信任环境中入侵检测有效性的重要性。 AI
影响 增强零信任网络的安全性协议，可能提高关键基础设施的威胁检测能力。
排序理由 详细介绍用于网络安全的新深度学习模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- 1d Convolutional Neural Network
- arXiv
- Hugging Face
- software-defined networking
- Vision Transformer
- zero trust architecture
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