Abstract: G. D'Angelo, E. Farsimadan, F. Palmieri (2023)

The advent of the Internet of Things, with the consequent changes in network architectures and communication dynamics, has affected the security market by introducing further complexity in traffic flow analysis, classification, and detection activities. Consequently, to face these emerging challenges, new empowered strategies are needed to effectively spot anomalous events within legitimate traffic and guarantee the success of early alerting facilities. However, such detection and classification strategies strongly depend on the right choice of employed features, which can be mined from individual or aggregated observations. Therefore, this work explores the theory of dynamic non-linear systems for effectively capturing and understanding the more expressive Internet traffic dynamics arranged as Recurrence Plots. To accomplish this, it leverages the abilities of Convolutional Autoencoders to derive meaningful features from the constructed plots. The achieved results, derived from a real dataset, demonstrate the effectiveness of the presented approach by also outperforming state-of-the-art classifiers.

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Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

Recurrence Plots-Based Network Attack Classification Using CNN-Autoencoders