Доступен FlowPrint, инструментарий для определения приложения по зашифрованному трафику |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-04-06 23:26 Опубликован код инструментария FlowPrint, позволяющего определять сетевые мобильные приложения путём анализа зашифрованного трафика, создаваемого в процессе работы приложения. Возможно определение как типовых программ для которых накоплена статистика, так и для идентификации активности новых приложений. Код написан на языке Python и распространяется под лицензией MIT. Программа реализует статистический метод, определяющий характерные для разных приложений особенности обмена данными (задержки между пакетами, особенности потоков данных, изменение размера пакетов, особенности TLS-сеанса и т.п.). Для мобильных приложений Android и iOS точность распознавания приложения составляет 89.2%. За первые пять минут анализа обмена данными удаётся определить 72.3% приложений. Точность определения новых приложений, которые раньше не встречались, составляет 93.5%. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: www.opennet.ru Комментарии: |
|