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OsirisML实现被动操作系统指纹识别

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AI 综述

Jae Sung Kim等提出命令行工具OsirisML，用nPrint将数据预处理为表格数据、以XGBoost训练模型，在CIC-IDS2017数据集上被动识别操作系统。当数据包在训练集与测试集间随机划分时，模型在周五抓包的下采样子集上准确率达97.66%，整份抓包为84.69%；在无攻击的周一整份抓包上准确率为73.83%，F-1分数为79.38%。

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报道时间线

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10月9日

12:00
arXiv：cs.LG
用机器学习优化 OS 指纹识别：OsirisML 在 CIC-IDS2017 上最高达 97.66% 准确率
研究提出命令行工具 OsirisML，用 nPrint 将数据预处理为表格数据、以 XGBoost 训练模型，在 CIC-IDS2017 数据集上被动识别操作系统。随机划分训练与测试时，模型在周五抓包的下采样子集上准确率达 97.66%，整份抓包为 84.69%。在无攻击的周一整份抓包上，准确率为 73.83%，F-1 分数为 79.38%。

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