6 research outputs found
WinAPI-4C-AdvMal: Windows API Features for Adversarial Malware
No full text„Windows API“ funkcijų duomenų rinkinys, skirtas priešiškų kenkėjiškos programės įrangos pavyzdžių generavimui (4 klasės).
Duomenys gauti analizuojant surinktų PE failų IAT (angl. Import Adress Table). Duomenų rinkinį sudaro 852 pavyzdžiai, iš kurių buvo išgauti 3591 unikalūs požymiai. Kiekvienas požymis yra dvejetainis (0 – Win32 API neimportuojamas, 1 – Win32 API importuojamas).
Class 1 - Office/productivity tools.
Class 2 - Internet/communication/networking tools
Class 3 - Security related tools
Class 4 - MalwareWindows API feature dataset for adversarial malware sample generation and obfuscation experiments (4 classes: office, network, security, malware).
Data was obtained IAT (import address table). The dataset consists of 852 samples, from which 3591 unique features were extracted. Each feature is binary (0 – Win32 API not imported, 1 – Win32 API imported).
Class 1 - Office/productivity tools.
Class 2 - Internet/communication/networking tools
Class 3 - Security related tools
Class 4 - Malwar
Kenkėjiškų programų aptikimo gerinimas taikant kelių klasių gerybinės programinės įrangos analizę /
No full textŠiame tyrime siūloma metodika, apimanti gerybinės ir kenkėjiškos programinės įrangos kategorizavimą, siekiant pagerinti kenkėjiškų programų aptikimo tikslumą. Siekiama išanalizuoti, kaip skirtingų programų požymiai padeda atskirti kenkėjišką programinę įrangą nuo gerybinės. Metodika grindžiama statinės analizės duomenimis ir šiuolaikiškais duomenų apdorojimo bei vizualizavimo metodais
Insider threat detection: a new keystroke dynamics-based approach to user authentication in critical infrastructure /
No full textA Deep-Learning-Based Approach to Keystroke-Injection Payload Generation
No full textInvestigation and detection of cybercrimes has been in the spotlight of cybersecurity research for as long as the topic has existed. Modern methods are required to keep up with the pace of the technology and toolset used to facilitate these crimes. Keystroke-injection attacks have been an issue due to the limitations of hardware and software up until recently. This paper presents comprehensive research on keystroke-injection payload generation that proposes the use of deep learning to bypass the security of keystroke-based authentication systems focusing on both fixed-text and free-text scenarios. In addition, it specifies the potential risks associated with keystroke-injection attacks. To ensure the legitimacy of the investigation, a model is proposed and implemented within this context. The results of the implemented implant model inside the keyboard indicate that deep learning can significantly improve the accuracy of keystroke dynamics recognition as well as help to generate effective payload from a locally collected dataset. The results demonstrate favorable accuracy rates, with reported performance of 93–96% for fixed-text scenarios and 75–92% for free-text. Accuracy across different text scenarios was achieved using a small dataset collected with the proposed implant model. This dataset enabled the generation of synthetic keystrokes directly within a low-computation-power device. This approach offers efficient and almost real-time keystroke replication. The results obtained show that the proposed model is sufficient not only to bypass the fixed-text keystroke dynamics system, but also to remotely control the victim’s device at the appropriate time. However, such a method poses high security risks when deploying adaptive keystroke injection with impersonated payload in real-world scenarios
Dialects are the basis of ethnic culture
No full textLietuvos Respublikos Seimui 2013 metus paskelbus Tarmių metais, straipsnyje aiškinama, kodėl tai reikėjo padaryti, kokia yra kalbų ir tarmių raida, kokia yra valstybinė Tarmių metų programa ir kaip ją reikėtų vykdyti. Straipsnio tikslas: pateikti svarbiausią informaciją apie Tarmių metus, kalbų ir tarmių padėtį, padėti profesionaliai įgyvendinti valstybės iškeltą prasmingą uždavinį. Uždaviniai: trumpai apibūdinti lietuvių kalbos tarmių dabartinę padėtį ir kalbos, visuomenės dėsnius, reguliuojančius tarmių gyvavimą, pristatyti naujausią informaciją apie Tarmių metus ir jų organizavimą. Duomenys apie tarmes surinkti iš naujausios mokslinės literatūros, remiamasi ir savo 40 metų visų Lietuvos patarmių bei paribio šnektų tyrinėjimais. Informacija apie Tarmių metus pateikiama pagal LR Seimo ir Etninės kultūros globos tarybos prie LR Seimo duomenis. Tarmių metus inicijavo Seimo nariai J. Dautartas, G. Songaila, tam pritarė dauguma Seimo narių. Pagrindinį parengiamąjį darbą atliko Etninės kultūros globos tarybos Tarmių metų organizavimo ekspertų grupė, kurios pirmininku turėjo garbės būti šio straipsnio autorius. Tarmių metų tikslas: išlaikyti seniausią indoeuropiečių kalbų paveldą – lietuvių kalbos tarmes, patarmes, šnektas, etninius vietovardžius, stiprinti piliečių toleranciją tarmėms, vienybę, supažindinti su gyvenamosios vietos ir kitomis tarmėmis. Kriterijai: visos tarmės lygios; mes gerbiame mokančius tarmiškai kalbėti ir nemokančius; tarmės ir bendrinė kalba – tos pačios valstybinės kalbos šakos, kurios turi viena kitą palaikyti; mes laikomės LR Konstitucijos ir įstatymų; mūsų viena Tėvynė, viena tauta, viena kalba ir daug šnektų, kuriomis kalbantieji sukūrė ir apgynė valstybę. Reikšminiai žodžiai: Etninė kultūra; Kalbos ir tarmių; Kalbos ir tarmių raida; Patarmės; Raida; Tarmių metai; Tarmė; Tarmės; Šnekta; Šnektos; And dialects; Development of language; Development of language and dialects; Dialect; Dialects; Ethnic culture; Sub-dialects; Subdialect; Year of the dialectsThe Year of the Dialects Commission (the author of the article had to lead it) subordinate to the Ethnic Cultural Council has prepared a broader plan of the Year of the Dialects organization. Only a part of ideas was selected for Government’s approval, so it is possible and necessary to add the new ones that these events would not be as closed and formal as the events of the Year of Maironis, and that the meaning of preserving and using the dialects would be comprehensible to everybody. Dialects existed for about 1 000 years; dialect-speaking people created the state, defended it and want to strengthen it. Traditional culture is the basis of Lithuanian ethnic culture; it must be preserved authentic, minimizing its distortion as it happened in some folklore works of the ethnologists who did not study dialectology, and in the programs of folklore ensembles. The creation of the nation should be presented exactly in such a way it existed many centuries (not distorted dialectically) or accurately restored to the standard language trying to avoid a mixture of a dialect and standard language. Dialects help to exist the correct standard language and to keep the spirit of the language. It is necessary to deny the attitude that a dialect is an incorrect language of a lower status that should be avoided
