English(EN) Temporal Analysis of NetFlow Datasets for Network Intrusion Detection Systems

新的NetFlow数据集增强了AI驱动的网络入侵检测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

本文通过关注NetFlow数据集的时间分析，提出了一种新的网络入侵检测系统（NIDS）方法。研究人员创建并发布了新的数据集，其中包含以前缺失的关键时间特征，如数据包到达间隔时间和流持续时间。该研究提供了详细的时间分析，检查了特征随时间的变化分布，并提出了时间序列表示。此外，它还应用时频分析来识别与各种攻击相关的独特模式，表明这些模式可以帮助机器学习模型进行更准确的检测。 AI

影响通过为入侵检测模型提供更丰富的数据来增强AI在网络安全方面的能力。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Majed Luay, Siamak Layeghy, Seyedehfaezeh Hosseininoorbin, Mohanad Sarhan, Nour Moustafa, Marius Portmann · 2026-09-01 04:00

网络入侵检测系统NetFlow数据集的时间分析

arXiv:2503.04404v3 Announce Type: replace Abstract: This paper investigates the temporal analysis of NetFlow datasets for machine learning (ML)-based network intrusion detection systems (NIDS). Although many previous studies have highlighted the critical role of temporal features…

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