Výsledky vyhledávání

Report

Incorporating Gradients to Rules: Towards Lightweight, Adaptive Provenance-based Intrusion Detection

Autor: Wang, Lingzhi, Shen, Xiangmin, Li, Weijian, Li, Zhenyuan, Sekar, R., Liu, Han, Chen, Yan

As cyber attacks grow increasingly sophisticated and stealthy, it becomes more imperative and challenging to detect intrusion from normal behaviors. Through fine-grained causality analysis, provenance-based intrusion detection systems (PIDS) demonstr

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2404.14720

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Robust Deep Learning for Accurate Landslide Identification and Prediction.

Autor: Bhuvaneswari, T.¹ (AUTHOR) bhuvanait2011@gmail.com, Sekar, R. Chandra Guru² (AUTHOR), Selvi, M. Chengathir¹ (AUTHOR), Rubavathi, J. Jemima¹ (AUTHOR), Kaviyaa, V.¹ (AUTHOR)

Publikováno v: Doklady Earth Sciences. Oct2024, Vol. 518 Issue 2, p1700-1708. 9p.

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Kniha

Information Systems Security : 4th International Conference, ICISS 2008, Hyderabad, India, December 16-20, 2008, Proceedings. [elektronicky zdroj]

Autor: Sekar, R.

Externí odkaz: Kolekce e-knih KNAV (Registrovani uzivatele: plny text online 5 minut, dalsi pristup na vyzadani. Registered users: full text online 5 minutes, further access on request.)

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

A numerical technique and effect of magnetic field dependent (MFD) viscosity on thermal instability in a ferrofluid pores with Coriolis force for Darcy model

Autor: Murugan, D., Sekar, R.

Publikováno v: World Journal of Engineering, 2021, Vol. 19, Issue 5, pp. 697-706.

Externí odkaz: http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/WJE-01-2021-0044

Zobrazit plný text záznamu

Report

HOLMES: Real-time APT Detection through Correlation of Suspicious Information Flows

Autor: Milajerdi, Sadegh M., Gjomemo, Rigel, Eshete, Birhanu, Sekar, R., Venkatakrishnan, V. N.

In this paper, we present HOLMES, a system that implements a new approach to the detection of Advanced and Persistent Threats (APTs). HOLMES is inspired by several case studies of real-world APTs that highlight some common goals of APT actors. In a n

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1810.01594

Zobrazit plný text záznamu

Report

SLEUTH: Real-time Attack Scenario Reconstruction from COTS Audit Data

Autor: Hossain, Md Nahid, Milajerdi, Sadegh M, Wang, Junao, Eshete, Birhanu, Gjomemo, Rigel, Sekar, R, Stoller, Scott, Venkatakrishnan, VN

We present an approach and system for real-time reconstruction of attack scenarios on an enterprise host. To meet the scalability and real-time needs of the problem, we develop a platform-neutral, main-memory based, dependency graph abstraction of au

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1801.02062

Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání