Topological Signatures of Cyber-Attack Classes in Natural Visibility Graph Representations of Network Traffic
该研究关注网络流量序列的图结构表示与攻击类别识别之间的关系。背景上，自然可见图（Natural Visibility Graph, NVG）能把一维时间序列映射为图结构：序列中的每个观测点成为节点，若两点之间存在不受中间点遮挡的可见关系则连
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← 返回所有主题Temporal and Multimodal Deep Learning for Cyberattack Detection in LEO Satellite Systems
随着低地球轨道（LEO）卫星通信系统在通信、导航与遥感等领域的重要性不断提升，针对复杂动态空间环境的智能网络攻击检测需求日益迫切。与传统的网络入侵检测不同，卫星系统产生的数据具有显著的多源异构特征：既包括射频（RF）链路的信号信息，也涵盖星
Cyber-Electromagnetic Anomaly Detection Through Time-Series Analysis
本文研究军事行动中网络域与电磁战（EW）协调背景下的网络电磁异常检测问题。传统网络态势感知（CSA）依赖OODA循环，需要融合异构数据源进行监控和解释，但现有异常检测方法往往只关注单一视角（要么是物理信号行为，要么是网络流量通信行为），难以
MSCENet: A Multi-Scale Correlation Enhanced Network for Anomaly Detection
针对多变量时间序列异常检测中数据复杂度增加、跨时间尺度依赖复杂的问题，传统方法难以同时捕获时间动态特征与序列间复杂相关性。为此，本文提出MSCENet框架，通过先进的时空学习与多尺度学习技术提升检测精度。该框架包含三个核心模块：细粒度时间卷