增量学习机制来检测和阻止开采Criptomoedasﬁ网络定义软件

Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2019) Pub Date : 2019-09-02 DOI:10.5753/sbseg.2019.13984

Helio C. Neto, M. Lopez, N. Fernandes, Diogo M. F. Mattos

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摘要

未经授权的加密货币挖掘意味着使用宝贵的计算资源和高能源消耗。这篇文章提出了MineCap机制、动力机制和在线检测和阻止未经授权的矿业owsﬂcriptomoedasﬁ网络使用机器学习在定义的软件。MineCap开发了增量超级学习技术，这是应用于增量学习的超级学习者的一种变体。超级增量学习提供了MineCap精度分类ﬁ汽车矿业owsﬂ而从数据的机制。结果显示装置能达到98%的准确度,99%的准确率,灵敏度97%和99 . 9%(ﬁ城市,避免偏差的概念相关的问题。

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Um Mecanismo de Aprendizado Incremental para Detecção e Bloqueio de Mineração de Criptomoedas em Redes Deﬁnidas por Software

A mineração não autorizada de criptomoedas implica o uso de valiosos recursos de computação e o alto consumo de energia. Este artigo propõe o mecanismo MineCap, um mecanismo dinâmico e em linha para detectar e bloquear ﬂuxos de mineração não autorizada de criptomoedas, usando o aprendizado de máquina em redes deﬁnidas por software. O MineCap desenvolve a técnica de super aprendizado incremental, uma variante do super learner aplicada ao aprendizado incremental. O super aprendizado incremental proporciona ao MineCap precisão para classiﬁcar os ﬂuxos de mineração ao passo que o mecanismo aprende com dados recebidos. Os resultados revelam que o mecanismo alcança 98% de acurácia, 99% de precisão, 97% de sensibilidade e 99,9% de especiﬁcidade e evita problemas relacionados ao desvio de conceito.

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