Use of Ensemble Learning to Detect Buffer Overflow Exploitation

Software exploitation detection remains unresolved problem. Software exploits that target known and unknown vulnerabilities are constantly used in attacks. Signature-based detection techniques are limited to known exploits and susceptible to circumvention. Current research on the use of Machine Lear...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE access Ročník 11; s. 52009 - 52025
Hlavní autoři:	Youssef, Ayman, Abdelrazek, Mohamed, Karmakar, Chandan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Buffer overflow Buffers Data models Datasets Ensemble learning Exploitation exploitation detection Machine learning Mathematical models Operating systems Parameters Random forests Run time (computers) Runtime Software Software algorithms Space applications XGBoost
ISSN:	2169-3536, 2169-3536
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!