Доступен FlowPrint, инструментарий для определения приложения по зашифрованному трафику |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи 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%. Источник: www.opennet.ru Комментарии: |
|