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BLATTA: Early Exploit Detection on Network Traffic with Recurrent Neural NetworksBLATTA: detección precoz de exploits en el tráfico de red mediante redes neuronales recurrentes

Resumen

Detectar exploits es crucial ya que el efecto de los no detectados puede ser devastador. Identificar su presencia en la red nos permite responder y bloquear su carga maliciosa antes de que causen daño al sistema. Inspeccionar la carga de tráfico de red puede ofrecer un mejor rendimiento en la detección de exploits, ya que tienden a ocultar su presencia y comportarse de manera similar al tráfico legítimo. Trabajos anteriores sobre inspección profunda de paquetes para detectar tráfico malicioso suelen leer la longitud completa de los mensajes de la capa de aplicación. Dado que la longitud varía, los mensajes más largos tomarán más tiempo en ser analizados, durante el cual el ataque crea un impacto disruptivo en el sistema. Por lo tanto, proponemos un mecanismo novedoso de detección temprana de exploits que escanea el tráfico de red, leyendo solo el 35.21% de los mensajes de la capa de aplicación para predecir tráfico malicioso manteniendo una tasa de detección del 97.57% y una t

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