PassGAN

PassGAN 이 저장소는 PassGAN: A Deep Learning Approach for Password Guessing 논문의 코드를 포함하고 있습니다. PassGAN의 모델은 Improved Training of Wasserstein GANs에서 가져왔으며, PassGAN 저자들이 그들의 작업에서 improvedwgantraining 텐서플로우 구현을 사용했다고 가정합니다. 이러한 이유로, 저는 이 저장소에서 해당 참조 구현을 수정하여 train.py 와 sample.py 를 통해 쉽게 훈련하고 샘플링할 수 있도록...

ALYCON-Threat-Landscape

ALYCON: 고급 위협 환경 분석 정보 이론적 위상 공간 분석을 사용한 다중 도메인 위협 탐지 개요 ALYCON 위상 공간 시각화: 다중 도메인 위협 탐지 및 이상 징후 분류를 보여줍니다. 프레임워크: 훈련이 필요 없는 범용 이상 탐지로, 섀넌 엔트로피H, 피셔 정보F, 바서슈타인 거리W를 사용하여 시스템 상태를 기하학적으로 구분되는 영역으로 매핑합니다. 시각화 구성 요소 위협 환경 지도는 다음을 보여줍니다: 위상 공간 좌표: H, F, W 탐지 축 상태 군집화: 정상 상태 대 이상 상태 다중 도메인 분석: 교차 도메인 위협...

A Novel Solution for Zero-Day Attack Detection in IDS Using Self-Attention and Jensen-Shannon Divergence in WGAN-GP

The increasing sophistication of cyber threats, especially zero-day attacks, poses a significant challenge to cybersecurity. Zero-day attacks exploit unknown vulnerabilities, making them difficult to detect and defend against. Existing approaches patch flaws and deploy an Intrusion Detection Syst...

False Data-Injection Attack Detection in Cyber-Physical Systems: a Wasserstein Distributionally Robust Reachability Optimization Approach

Cyber-physical system CPS is the foundational backbone of modern critical infrastructures, so ensuring its security and resilience against cyber-attacks is of pivotal importance. This paper addresses the challenge of designing anomaly detectors for CPS under false-data injection FDI attacks and...

Private Evolution Converges

Private Evolution PE is a promising training-free method for differentially private DP synthetic data generation. While it achieves strong performance in some domains e.g., images and text, its behavior in others e.g., tabular data is less consistent. To date, the only theoretical analysis of the...

RAID: an In-Training Defense against Attribute Inference Attacks in Recommender Systems

In various networks and mobile applications, users are highly susceptible to attribute inference attacks, with particularly prevalent occurrences in recommender systems. Attackers exploit partially exposed user profiles in recommendation models, such as user embeddings, to infer private attribute...