English(EN) Micro-Segmentation Anomaly Detection in Zero-Trust Software-Defined Network Fabrics

深度学习模型增强零信任网络中的异常检测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-05 04:00

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。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ashly Joseph · 2026-08-05 04:00

零信任软件定义网络架构中的微细分异常检测

arXiv:2608.02627v1 Announce Type: cross Abstract: Zero Trust Architecture (ZTA) principles need rigorous network segmentation and ongoing verification to reduce implicit trust and lateral threat propagation. This paper investigates anomaly detection in software-defined networking…

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