Multi-Class, Multi-Tier Network Intrusion Detection: A Comprehensive and Reproducible Benchmark
近年来机器学习与深度学习主导了入侵检测系统（IDS）研究，但大量已发表成果存在指标虚高和基准不可复现的问题。这些问题贯穿 ML/DL 流水线全过程：从数据采集与标注，到特征工程、模型训练与评估。CIC-IDS2017 是网络入侵检测领域常用
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← 返回所有主题On the Performance of Malware Detection Classifiers Using Hardware Performance Counters
本文研究基于硬件性能计数器（HPC）的恶意软件检测方法。HPC 是处理器运行时采集的低层微架构活动数据，可反映应用行为。传统杀毒软件依赖特征匹配，难以应对未知威胁；硬件辅助检测作为补充，可增强系统安全。然而，HPC 检测面临挑战：处理器每个
SHIELD-IDS: Structurally Heterogeneous Ensemble with Integrated Layered Defense for Intrusion Detection Systems
本文针对基于机器学习的入侵检测系统（IDS）面临的对抗性攻击威胁，提出了一种名为SHIELD-IDS的防御框架。现有研究如IDS-Anta通过Z-score归一化、奇异值分解（SVD）和多臂赌博机（MAB）选择分类器来部分缓解攻击，但其分类