論文の概要: Threat Detection for General Social Engineering Attack Using Machine
Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07933v2
- Date: Thu, 17 Mar 2022 00:01:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-18 11:07:54.664448
- Title: Threat Detection for General Social Engineering Attack Using Machine
Learning Techniques
- Title(参考訳): 機械学習を用いた一般社会工学的攻撃に対する脅威検出
- Authors: Zuoguang Wang, Yimo Ren, Hongsong Zhu, Limin Sun
- Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)技術を用いた一般社会工学(SE)攻撃の脅威検出について検討する。
実験結果と分析の結果,1) ML手法は一般SE攻撃の検出に有効であり,いくつかのMLモデルは非常に有効である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.553860996595933
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper explores the threat detection for general Social Engineering (SE)
attack using Machine Learning (ML) techniques, rather than focusing on or
limited to a specific SE attack type, e.g. email phishing. Firstly, this paper
processes and obtains more SE threat data from the previous Knowledge Graph
(KG), and then extracts different threat features and generates new datasets
corresponding with three different feature combinations. Finally, 9 types of ML
models are created and trained using the three datasets, respectively, and
their performance are compared and analyzed with 27 threat detectors and 270
times of experiments. The experimental results and analyses show that: 1) the
ML techniques are feasible in detecting general SE attacks and some ML models
are quite effective; ML-based SE threat detection is complementary with
KG-based approaches; 2) the generated datasets are usable and the SE domain
ontology proposed in previous work can dissect SE attacks and deliver the SE
threat features, allowing it to be used as a data model for future research.
Besides, more conclusions and analyses about the characteristics of different
ML detectors and the datasets are discussed.
- Abstract(参考訳): 本稿では、メールフィッシングなど特定のSE攻撃タイプに着目したり制限したりするのではなく、機械学習(ML)技術を用いた一般社会工学(SE)攻撃に対する脅威検出について検討する。
まず,前回の知識グラフ (kg) からより多くのse脅威データを処理し,その後,異なる脅威特徴を抽出し,3つの異なる特徴の組み合わせに対応する新たなデータセットを生成する。
最後に、3つのデータセットを使用して9種類のMLモデルを作成し、訓練し、その性能を27の脅威検出器と270回の実験で比較分析する。
実験の結果と分析の結果は
1) ML手法は一般的なSE攻撃の検出に有効であり,いくつかのMLモデルは極めて効果的である。
2) 生成されたデータセットは利用可能であり、以前の研究で提案されたSEドメインオントロジーはSE攻撃を識別し、SE脅威機能を提供し、将来の研究のためのデータモデルとして使用することができる。
さらに、異なるML検出器とデータセットの特性に関するさらなる結論と分析について論じる。
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