Generating user activity is a key capability for both evaluating security monitoring tools as well as improving the credibility of attacker analysis platforms (e.g., honeynets). In this paper, to generate this activity, we instrument each machine by means of an external agent. This agent combines both deterministic and deep learning based methods to adapt to different environment (e.g., multiple OS, software versions, etc.), while maintaining high performances. We also propose conditional text generation models to facilitate the creation of conversations and documents to accelerate the definition of coherent, system-wide, life scenarios.


翻译:生成用户活动是评价安全监测工具以及提高攻击者分析平台(如蜂窝网)可信度的关键能力,在本文中,为了产生这种活动,我们通过外部代理器对每台机器进行仪器操作,该代理器结合基于确定性和深层次学习的方法,以适应不同的环境(如多种OS、软件版本等),同时保持高性能,我们还提议有条件的文本生成模型,以便利创建谈话和文件,加速界定全系统范围的一致性生活设想。

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这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
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