Buchumschlag

In-Application Defense Against Evasive Web Scans through Behavioral Analysis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ousat, Behzad, Shariatnasab, Mahshad, Schafir, Esteban, Chaharsooghi, Farhad Shirani, Kharraz, Amin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Cryptography and Security Information Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Open Source, Open Threats? Investigating Security Challenges in Open-Source Software
von: Akhavani, Seyed Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Query/Hit Model for Sequential Hypothesis Testing
von: Shariatnasab, Mahshad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An In-kernel Forensics Engine for Investigating Evasive Attacks
von: Zandi, Javad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EnSolver: Uncertainty-Aware Ensemble CAPTCHA Solvers with Theoretical Guarantees
von: Hoang, Duc C., et al.
Veröffentlicht: (2023)

CorBin-FL: A Differentially Private Federated Learning Mechanism using Common Randomness
von: Salehi, Hojat Allah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Non-Interactive Simulation of Distributed Sources with Finite Alphabets
von: Salehi, Hojat Allah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum resistant multi-signature scheme with optimal communication round: A Blockchain-based approach
von: Rahmati, Hamidreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy Against Agnostic Inference Attacks in Vertical Federated Learning
von: Varasteh, Morteza
Veröffentlicht: (2023)

Spectrum Breathing: Protecting Over-the-Air Federated Learning Against Interference
von: Wang, Zhanwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Precision and Privacy in Distributed Quantum Sensing: A Quantum Fisher Information Duality
von: Farokhi, Farhad
Veröffentlicht: (2026)

Maximal Information Leakage from Quantum Encoding of Classical Data
von: Farokhi, Farhad
Veröffentlicht: (2023)

Barycentric and Pairwise Renyi Quantum Leakage
von: Farokhi, Farhad
Veröffentlicht: (2024)

Sample Complexity Bounds for Scalar Parameter Estimation Under Quantum Differential Privacy
von: Farokhi, Farhad
Veröffentlicht: (2025)

On the Maximum Toroidal Distance Code for Lattice-Based Public-Key Cryptography
von: Liu, Shuiyin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CRYSTALS-Kyber With Lattice Quantizer
von: Liu, Shuiyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compact Lattice-Coded (Multi-Recipient) Kyber without CLT Independence Assumption
von: Liu, Shuiyin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Property-Preserving Hashing for $\ell_1$-Distance Predicates: Applications to Countering Adversarial Input Attacks
von: Asghar, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Anonymous Shamir's Secret Sharing via Reed-Solomon Codes Against Permutations, Insertions, and Deletions
von: Con, Roni
Veröffentlicht: (2024)

Building a Privacy Web with SPIDEr -- Secure Pipeline for Information De-Identification with End-to-End Encryption
von: Chakraborty, Novoneel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lattice-Based Vulnerabilities in Lee Metric Post-Quantum Cryptosystems
von: Horlemann, Anna-Lena, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Malware Fingerprinting through Analysis of Evasive Techniques
von: Abuadbba, Alsharif, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PriveShield: Enhancing User Privacy Using Automatic Isolated Profiles in Browsers
von: Akhavani, Seyed Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Block Circulant Codes with Application to Decentralized Systems
von: Sasidharan, Birenjith, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evasive Hardware Trojan through Adversarial Power Trace
von: Omidi, Behnam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversary-Aware Private Inference over Wireless Channels
von: Seif, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with $f$-Differential Privacy
von: Jin, Richeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Differentially Private Fair Binary Classifications
von: Ghoukasian, Hrad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Better Statistical Understanding of Watermarking LLMs
von: Cai, Zhongze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Guarantees for Auditing Rényi Differentially Private Machine Learning
von: Kim, Benjamin D., et al.
Veröffentlicht: (2026)

STAMP: Selective Task-Aware Mechanism for Text Privacy
von: Tian, Fengwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sample-Optimal Locally Private Hypothesis Selection and the Provable Benefits of Interactivity
von: Pour, Alireza F., et al.
Veröffentlicht: (2023)

The importance of feature preprocessing for differentially private linear optimization
von: Sun, Ziteng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation
von: Vithana, Sajani, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rao Differential Privacy
von: Soto, Carlos
Veröffentlicht: (2025)

An Efficient Difference-of-Convex Solver for Privacy Funnel
von: Huang, Teng-Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GeoClip: Geometry-Aware Clipping for Differentially Private SGD
von: Gilani, Atefeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparing privacy notions for protection against reconstruction attacks in machine learning
von: Biswas, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedNC: A Secure and Efficient Federated Learning Method with Network Coding
von: Shi, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Local Differential Privacy with Correlated Noise Achieves Central-DP Optimal Cost
von: Pathegama, Madhura, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ScionFL: Efficient and Robust Secure Quantized Aggregation
von: Ben-Itzhak, Yaniv, et al.
Veröffentlicht: (2022)