Enhancing Anomaly Resilience in Research Networks: A Large-Scale Forecasting Benchmark for Dynamic Security Baselining
本文针对研究与教育网络（RENs）面临的独特安全悖论展开研究。RENs 承载着大规模、突发性的“大象流”正常科研流量，这些流量在统计特征上与 DDoS 等容量型攻击高度相似，导致传统监控系统产生大量误报，进而使安全运营人员无法及时发现真实威
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← 返回所有主题Revisiting the Adversarial Robustness of Graph-Based Traffic Forecasting
本文针对智能交通系统中基于图神经网络（GNN）的交通流量预测模型，重新审视了其对抗鲁棒性。作者认为先前研究采用的威胁模型不切实际，如假设攻击者拥有完整模型知识或进行全局非目标扰动，因此对攻击和防御的评估均有偏差。实际攻击者通常只能利用有限知