Artwork

محتوای ارائه شده توسط Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

Improving Analytics Using Enriched Network Flow Data

1:02:25
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 361742674 series 1264075
محتوای ارائه شده توسط Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

Classic tool suites that are used to process network flow records deal with very limited detail on the network connections they summarize. These tools limit detail for several reasons: (1) to maintain long-baseline data, (2) to focus on security-indicative data fields, and (3) to support data collection across large or complex infrastructures. However, a consequence of this limited detail is that analysis results based on this data provide information about indications of behavior rather than information that accurately identifies behavior with high confidence. In this webcast, Tim Shimeall and Katherine Prevost discuss how to use IPFIX-formatted data with detail derived from deep packet inspection (DPI) to provide increased confidence in identifying behavior.

  continue reading

170 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 361742674 series 1264075
محتوای ارائه شده توسط Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

Classic tool suites that are used to process network flow records deal with very limited detail on the network connections they summarize. These tools limit detail for several reasons: (1) to maintain long-baseline data, (2) to focus on security-indicative data fields, and (3) to support data collection across large or complex infrastructures. However, a consequence of this limited detail is that analysis results based on this data provide information about indications of behavior rather than information that accurately identifies behavior with high confidence. In this webcast, Tim Shimeall and Katherine Prevost discuss how to use IPFIX-formatted data with detail derived from deep packet inspection (DPI) to provide increased confidence in identifying behavior.

  continue reading

170 قسمت

همه قسمت ها

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع

در حین کاوش به این نمایش گوش دهید
پخش