論文の概要: Using a Collated Cybersecurity Dataset for Machine Learning and
Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02618v1
- Date: Thu, 5 Aug 2021 13:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-06 16:57:50.039781
- Title: Using a Collated Cybersecurity Dataset for Machine Learning and
Artificial Intelligence
- Title(参考訳): 機械学習と人工知能のための照合型サイバーセキュリティデータセットの使用
- Authors: Erik Hemberg, Una-May O'Reilly
- Abstract要約: このコントリビューションは、パブリックな脅威と脆弱性の行動ソースから集約されたBRONというデータセットに基づいている。
我々は、BRONが関連する脅威技術や攻撃パターンの予測をどのようにサポートするかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.510780227841611
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) algorithms can support
the span of indicator-level, e.g. anomaly detection, to behavioral level cyber
security modeling and inference. This contribution is based on a dataset named
BRON which is amalgamated from public threat and vulnerability behavioral
sources. We demonstrate how BRON can support prediction of related threat
techniques and attack patterns. We also discuss other AI and ML uses of BRON to
exploit its behavioral knowledge.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)と機械学習(ML)アルゴリズムは、例えば指標レベルの範囲をサポートすることができる。
異常検出 - 行動レベルのサイバーセキュリティモデリングと推論。
この貢献は、公共の脅威と脆弱性の行動源から融合したbronというデータセットに基づいている。
我々は、BRONが関連する脅威技術や攻撃パターンの予測をどのようにサポートするかを示す。
また、行動知識を活用するために、BRONの他のAIおよびMLの使用についても論じる。
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