Nel nuovo studio curato dal Malware Lab presentiamo NetFlowMeter, un analizzatore di flussi sviluppato interamente da uno dei nostri team di Intelligenza Artificiale durante la loro attività di ricerca.
Progettato per elaborare il traffico di rete grezzo (file pcap) ed estrarre un insieme di feature da utilizzare con algoritmi di machine learning, il software è ora disponibile come progetto open source sull’account GitHub di Tinexta Defence, che lanciamo ufficialmente.
Il software nasce come reimplementazione avanzata di CICFlowMeter, uno degli strumenti più utilizzati nella comunità scientifica, con l’obiettivo di ottimizzare le sue prestazioni e correggere bug di calcolo e di etichettatura che possono compromettere la qualità dei dataset prodotti.
La validazione dello strumento è stata condotta utilizzando sia dataset pubblici come CICIDS2017, comunemente impiegato in ambito accademico come benchmark per testare algoritmi di machine learning applicati al rilevamento delle intrusioni di rete (IDS), sia dataset proprietari generati tramite pipeline automatiche sviluppate dal nostro team, alimentate da traffico reale raccolto da sistemi esposti in rete.
Il rilascio di questo software si inserisce in una strategia a lungo termine di Tinexta Defence, volta a favorire trasparenza, interoperabilità e collaborazione nella comunità scientifica, rafforzando l’investimento in ricerca e sviluppo di applicazioni e strumenti per la cybersecurity.
Se desideri approfondire ecco il link al nostro studio completo.
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