論文の概要: Social Media Monitoring for IoT Cyber-Threats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04306v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 14:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 13:59:59.250457
• Title: Social Media Monitoring for IoT Cyber-Threats
• Title（参考訳）: IoTサイバー脅威のためのソーシャルメディアモニタリング
• Authors: Sofia Alevizopoulou, Paris Koloveas, Christos Tryfonopoulos, Paraskevi Raftopoulou
• Abstract要約: ソーシャルメディアの監視とTwitterストリームからのリアルタイムサイバー脅威インテリジェンス検出に焦点をあてる。 我々は,IoTドメインに適したソーシャルメディア監視システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3249853429482705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of IoT applications and their use in various fields of everyday life has resulted in an escalated number of different possible cyber-threats, and has consequently raised the need of securing IoT devices. Collecting Cyber-Threat Intelligence (e.g., zero-day vulnerabilities or trending exploits) from various online sources and utilizing it to proactively secure IoT systems or prepare mitigation scenarios has proven to be a promising direction. In this work, we focus on social media monitoring and investigate real-time Cyber-Threat Intelligence detection from the Twitter stream. Initially, we compare and extensively evaluate six different machine-learning based classification alternatives trained with vulnerability descriptions and tested with real-world data from the Twitter stream to identify the best-fitting solution. Subsequently, based on our findings, we propose a novel social media monitoring system tailored to the IoT domain; the system allows users to identify recent/trending vulnerabilities and exploits on IoT devices. Finally, to aid research on the field and support the reproducibility of our results we publicly release all annotated datasets created during this process.
• Abstract（参考訳）: IoTアプリケーションの急速な開発と日常のさまざまな分野での利用により、さまざまなサイバー脅威がエスカレートされ、IoTデバイスを保護する必要性が高まっている。 サイバー脅威インテリジェンス(ゼロデイ脆弱性やトレンドエクスプロイトなど)をさまざまなオンラインソースから収集し、それを積極的にセキュアなIoTシステムや緩和シナリオの準備に活用することは、有望な方向であることが証明された。 本研究では,ソーシャルメディアの監視とTwitterストリームからのリアルタイムサイバー脅威インテリジェンス検出に焦点をあてる。 まず,脆弱性記述でトレーニングされた6種類の機械学習に基づく分類方法を比較し,評価し,twitterストリームからの実世界データを用いてテストした。 このシステムでは,iotデバイス上で最近発生している脆弱性やエクスプロイトを識別することができる。 最後に、この分野の研究を支援し、結果の再現性をサポートするために、このプロセスで作成されたすべての注釈付きデータセットを公開します。

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