論文の概要: Nested Dirichlet models for unsupervised attack pattern detection in honeypot data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02505v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 14:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 23:31:58.782428
• Title: Nested Dirichlet models for unsupervised attack pattern detection in honeypot data
• Title（参考訳）: ハニーポットデータにおける教師なし攻撃パターン検出のためのネストディリクレモデル
• Authors: Francesco Sanna Passino, Anastasia Mantziou, Daniyar Ghani, Philip Thiede, Ross Bevington, Nicholas A. Heard,
• Abstract要約: 共通の意図を共有しているように見えるクラスタリング攻撃は、脅威追跡の専門家にとって非常に価値がある。 本稿では,ハニーポットから収集した端末セッションコマンドをクラスタリングするためのディリクレ分布トピックモデルについて検討する。 セッションをクラスタリングする主な実践的意味は2つある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber-systems are under near-constant threat from intrusion attempts. Attacks types vary, but each attempt typically has a specific underlying intent, and the perpetrators are typically groups of individuals with similar objectives. Clustering attacks appearing to share a common intent is very valuable to threat-hunting experts. This article explores Dirichlet distribution topic models for clustering terminal session commands collected from honeypots, which are special network hosts designed to entice malicious attackers. The main practical implications of clustering the sessions are two-fold: finding similar groups of attacks, and identifying outliers. A range of statistical models are considered, adapted to the structures of command-line syntax. In particular, concepts of primary and secondary topics, and then session-level and command-level topics, are introduced into the models to improve interpretability. The proposed methods are further extended in a Bayesian nonparametric fashion to allow unboundedness in the vocabulary size and the number of latent intents. The methods are shown to discover an unusual MIRAI variant which attempts to take over existing cryptocurrency coin-mining infrastructure, not detected by traditional topic-modelling approaches.
• Abstract（参考訳）: サイバーシステムは侵入の試みからほぼ一貫した脅威にさらされている。 攻撃の種類は異なるが、それぞれの試みは典型的には特定の意図を持ち、加害者は典型的には同様の目的を持った個人のグループである。 共通の意図を共有しているように見えるクラスタリング攻撃は、脅威追跡の専門家にとって非常に価値がある。 本稿では、悪意のある攻撃者を誘惑するように設計された特別なネットワークホストであるハニーポットから収集した端末セッションコマンドをクラスタリングするためのディリクレ分布トピックモデルについて検討する。 セッションをクラスタリングする主な実践的意味は2つある。 様々な統計モデルが検討され、コマンドライン構文の構造に適応している。 特に、セカンダリトピックとセカンダリトピックの概念、そしてセッションレベルおよびコマンドレベルトピックの概念が、解釈可能性を改善するためにモデルに導入される。 提案手法はさらにベイズ的非パラメトリックな方法で拡張され、語彙サイズと潜在意図数の非有界性を許容する。 これらの手法は、従来のトピックモデリングアプローチでは検出されていない、既存の暗号通貨のコインマイニングインフラを乗っ取ろうとする、珍しいMIRAI変異を発見している。

関連論文リスト

• BoBa: Boosting Backdoor Detection through Data Distribution Inference in Federated Learning [26.714674251814586]
  フェデレーテッド・ラーニングは、その分散した性質のため、毒殺の被害を受けやすい。 本稿では,この問題を解決するために,分布認識型異常検出機構であるBoBaを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T19:38:42Z)
• Ensemble-based Blackbox Attacks on Dense Prediction [16.267479602370543]
  慎重に設計されたアンサンブルは、多くの犠牲者モデルに対して効果的な攻撃を発生させることができることを示す。 特に,個々のモデルに対する重み付けの正規化が,攻撃の成功に重要な役割を担っていることを示す。 提案手法は同時に複数のブラックボックス検出とセグメンテーションモデルを騙すことができる単一摂動を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T00:08:03Z)
• On the Robustness of Deep Clustering Models: Adversarial Attacks and Defenses [14.951655356042947]
  クラスタリングモデルは、多数のアプリケーションパイプラインで使用される教師なしの機械学習メソッドのクラスを構成する。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いたブラックボックス攻撃を提案する。 我々は、複数の最先端のディープクラスタリングモデルと実世界のデータセットに対する攻撃を分析し、それが非常に成功したことを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T22:32:02Z)
• Towards A Conceptually Simple Defensive Approach for Few-shot classifiers Against Adversarial Support Samples [107.38834819682315]
  本研究は,数発の分類器を敵攻撃から守るための概念的簡便なアプローチについて検討する。 本稿では,自己相似性とフィルタリングの概念を用いた簡易な攻撃非依存検出法を提案する。 ミニイメージネット(MI)とCUBデータセットの攻撃検出性能は良好である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T05:46:03Z)
• Attack to Fool and Explain Deep Networks [59.97135687719244]
  対人摂動における人為的意味のパターンの証拠を提供することによって、私たちは逆転する。 我々の主な貢献は、その後視覚モデルを理解するためのツールに変換される、新しい実用的対人攻撃である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T03:07:36Z)
• Towards Defending against Adversarial Examples via Attack-Invariant Features [147.85346057241605]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の雑音に弱い。 敵の強靭性は、敵の例を利用して改善することができる。 目に見えない種類の敵の例に基づいて訓練されたモデルは、一般的に、目に見えない種類の敵の例にうまく一般化できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T12:49:54Z)
• ExAD: An Ensemble Approach for Explanation-based Adversarial Detection [17.455233006559734]
  説明手法のアンサンブルを用いて逆例を検出するフレームワークであるExADを提案する。 3つの画像データセットに対する6つの最先端の敵攻撃によるアプローチの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T00:53:07Z)
• Hidden Backdoor Attack against Semantic Segmentation Models [60.0327238844584]
  Emphbackdoor攻撃は、深層ニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを埋め込み、トレーニングデータに毒を盛ることを目的としている。 我々は,対象ラベルを画像レベルではなくオブジェクトレベルから扱う,新たな攻撃パラダイムであるemphfine-fine-grained attackを提案する。 実験により、提案手法はわずかなトレーニングデータだけを毒殺することでセマンティックセグメンテーションモデルを攻撃することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-06T05:50:29Z)
• Learning to Separate Clusters of Adversarial Representations for Robust Adversarial Detection [50.03939695025513]
  本稿では,最近導入された非破壊的特徴を動機とした新しい確率的対向検出器を提案する。 本稿では,非ロバスト特徴を逆例の共通性と考え,その性質に対応する表現空間におけるクラスターの探索が可能であることを推定する。 このアイデアは、別のクラスタ内の逆表現の確率推定分布を導出し、その分布を確率に基づく逆検出器として活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T07:21:18Z)
• Adversarial Attack and Defense of Structured Prediction Models [58.49290114755019]
  本論文では,NLPにおける構造化予測タスクに対する攻撃と防御について検討する。 構造化予測モデルの構造化出力は、入力中の小さな摂動に敏感である。 本稿では,シーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,構造化予測モデルへの攻撃を学習する,新規で統一的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T15:54:03Z)
• Gradient-based adversarial attacks on categorical sequence models via traversing an embedded world [11.711134497239332]
  我々は、分類列を持つディープラーニングモデルに対する敵対的攻撃について検討する。 2つのブラックボックス攻撃を用いてこれらの課題に対処する。 金銭取引、医療詐欺、NLPデータセットの結果は、提案手法が合理的な逆数列を生成することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T14:31:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。