SAFE: Self-Supervised Anomaly Detection Framework for Intrusion Detection
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Li, Elvin, Shang, Zhengli, Gungor, Onat, Rosing, Tajana |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
CITADEL: Continual Anomaly Detection for Enhanced Learning in IoT Intrusion Detection
di: Li, Elvin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Elvin, et al.
Pubblicazione: (2025)
CND-IDS: Continual Novelty Detection for Intrusion Detection Systems
di: Fuhrman, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fuhrman, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025)
DYNAMITE: Dynamic Defense Selection for Enhancing Machine Learning-based Intrusion Detection Against Adversarial Attacks
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
SAGE: Sample-Aware Guarding Engine for Robust Intrusion Detection Against Adversarial Attacks
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
ACORN-IDS: Adaptive Continual Novelty Detection for Intrusion Detection Systems
di: Fuhrman, Sean, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fuhrman, Sean, et al.
Pubblicazione: (2026)
LIGHT-HIDS: A Lightweight and Effective Machine Learning-Based Framework for Robust Host Intrusion Detection
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
CyberMaskQA: A Privacy-Aware Benchmark for Evaluating Large Language Models in Cybersecurity Question Answering
di: Gaddi, Matilda, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gaddi, Matilda, et al.
Pubblicazione: (2026)
CAN-QA: A Question-Answering Benchmark for Reasoning over In-Vehicle CAN Traffic
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)
INTARG: Informed Real-Time Adversarial Attack Generation for Time-Series Regression
di: Tokgoz, Gamze Kirman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tokgoz, Gamze Kirman, et al.
Pubblicazione: (2026)
ReLATE: Resilient Learner Selection for Multivariate Time-Series Classification Against Adversarial Attacks
di: Kocal, Cagla Ipek, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kocal, Cagla Ipek, et al.
Pubblicazione: (2025)
ReLATE+: Unified Framework for Adversarial Attack Detection, Classification, and Resilient Model Selection in Time-Series Classification
di: Kocal, Cagla Ipek, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kocal, Cagla Ipek, et al.
Pubblicazione: (2025)
EAGER: Edge-Aligned LLM Defense for Robust, Efficient, and Accurate Cybersecurity Question Answering
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
AQUA-LLM: Evaluating Accuracy, Quantization, and Adversarial Robustness Trade-offs in LLMs for Cybersecurity Question Answering
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Supervised Learning of Graph Representations for Network Intrusion Detection
di: Guerra, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guerra, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Supervised Transformer-based Contrastive Learning for Intrusion Detection Systems
di: Koukoulis, Ippokratis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Koukoulis, Ippokratis, et al.
Pubblicazione: (2025)
GRASP -- Graph-Based Anomaly Detection Through Self-Supervised Classification
di: Buchta, Robin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Buchta, Robin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Robust Semi-Supervised Temporal Intrusion Detection for Adversarial Cloud Networks
di: Chattopadhyay, Anasuya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chattopadhyay, Anasuya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Online Self-Supervised Deep Learning for Intrusion Detection Systems
di: Nakıp, Mert, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nakıp, Mert, et al.
Pubblicazione: (2023)
Shift Detection and Adaptation for Network Intrusion Detection
di: Mousavipour, Ehssan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mousavipour, Ehssan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Unsupervised and Semi-Supervised Anomaly Detection: A Theoretically-Grounded and Practical Framework with Synthetic Anomalies
di: Lau, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lau, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Feature Selection for Network Intrusion Detection
di: Westphal, Charles, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Westphal, Charles, et al.
Pubblicazione: (2024)
IntrusionX: A Hybrid Convolutional-LSTM Deep Learning Framework with Squirrel Search Optimization for Network Intrusion Detection
di: Farabi, Ahsan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Farabi, Ahsan, et al.
Pubblicazione: (2025)
FGAD: Self-boosted Knowledge Distillation for An Effective Federated Graph Anomaly Detection Framework
di: Cai, Jinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Jinyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Anomaly-Based Intrusion Detection Systems with Process Mining
di: Vitale, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Vitale, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
Applying Self-supervised Learning to Network Intrusion Detection for Network Flows with Graph Neural Network
di: Xu, Renjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Renjie, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Novel GPT-Based Framework for Anomaly Detection in System Logs
di: Zhang, Zeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Intrusion Detection System with Explainable Artificial Intelligence
di: Paltun, Betül Güvenç, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Paltun, Betül Güvenç, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intrusion Detection in Internet of Vehicles Using Machine Learning
di: Le, Hop, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Hop, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flow Exporter Impact on Intelligent Intrusion Detection Systems
di: Pinto, Daniela, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pinto, Daniela, et al.
Pubblicazione: (2024)
IT Intrusion Detection Using Statistical Learning and Testbed Measurements
di: Wang, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xiaoxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating Tabular Representation Learning for Network Intrusion Detection
di: Butt, Muhammad Usman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Butt, Muhammad Usman, et al.
Pubblicazione: (2026)
HIDBench: Benchmarking Large Language Models for Host-Based Intrusion Detection
di: Sun, Danyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Danyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Intelligent Green Efficiency for Intrusion Detection
di: Pereira, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pereira, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2024)
SCADE: Scalable Framework for Anomaly Detection in High-Performance System
di: Vinay, Vaishali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vinay, Vaishali, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Defensive Framework Against Adversarial Attacks on Machine Learning-Based Network Intrusion Detection Systems
di: Tafreshian, Benyamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tafreshian, Benyamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
SDNGuardStack: An Explainable Ensemble Learning Framework for High-Accuracy Intrusion Detection in Software-Defined Networks
di: Ashikuzzaman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ashikuzzaman, et al.
Pubblicazione: (2026)
TS-OOD: Evaluating Time-Series Out-of-Distribution Detection and Prospective Directions for Progress
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gungor, Onat, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Temporal Positional Encodings for Early Intrusion Detection in IoT
di: Panopoulos, Ioannis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Panopoulos, Ioannis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Assessing the Resilience of Automotive Intrusion Detection Systems to Adversarial Manipulation
di: Longari, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Longari, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
New Machine Learning Approaches for Intrusion Detection in ADS-B
di: Ngamboé, Mikaëla, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ngamboé, Mikaëla, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
CITADEL: Continual Anomaly Detection for Enhanced Learning in IoT Intrusion Detection
di: Li, Elvin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
CND-IDS: Continual Novelty Detection for Intrusion Detection Systems
di: Fuhrman, Sean, et al.
Pubblicazione: (2025) -
DYNAMITE: Dynamic Defense Selection for Enhancing Machine Learning-based Intrusion Detection Against Adversarial Attacks
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SAGE: Sample-Aware Guarding Engine for Robust Intrusion Detection Against Adversarial Attacks
di: Chen, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025) -
ACORN-IDS: Adaptive Continual Novelty Detection for Intrusion Detection Systems
di: Fuhrman, Sean, et al.
Pubblicazione: (2026)