論文の概要: Recent Advancements in Machine Learning For Cybercrime Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04819v2
- Date: Mon, 9 Oct 2023 16:24:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 13:47:42.839829
- Title: Recent Advancements in Machine Learning For Cybercrime Prediction
- Title(参考訳): サイバー犯罪予測のための機械学習の最近の進歩
- Authors: Lavanya Elluri, Varun Mandalapu, Piyush Vyas, Nirmalya Roy
- Abstract要約: 本稿では,サイバー犯罪予測の最新動向を包括的に調査することを目的とする。
我々は150以上の研究論文をレビューし、最新の50件について検討した。
本稿では,最先端開発と公開データセットの全体像について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.38324507743994
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cybercrime is a growing threat to organizations and individuals worldwide,
with criminals using sophisticated techniques to breach security systems and
steal sensitive data. This paper aims to comprehensively survey the latest
advancements in cybercrime prediction, highlighting the relevant research. For
this purpose, we reviewed more than 150 research articles and discussed 50 most
recent and appropriate ones. We start the review with some standard methods
cybercriminals use and then focus on the latest machine and deep learning
techniques, which detect anomalous behavior and identify potential threats. We
also discuss transfer learning, which allows models trained on one dataset to
be adapted for use on another dataset. We then focus on active and
reinforcement learning as part of early-stage algorithmic research in
cybercrime prediction. Finally, we discuss critical innovations, research gaps,
and future research opportunities in Cybercrime prediction. This paper presents
a holistic view of cutting-edge developments and publicly available datasets.
- Abstract(参考訳): サイバー犯罪は世界中の組織や個人にとって脅威となり、犯罪者は高度な技術を使ってセキュリティシステムに侵入し、機密データを盗む。
本稿では,サイバー犯罪予測の最新の進歩を包括的に調査し,関連する研究を取り上げる。
この目的のために,150以上の研究論文をレビューし,最新の50件について検討した。
サイバー犯罪者が使用する標準的な方法からレビューを開始し、異常な行動を検出し潜在的な脅威を識別する最新の機械学習技術とディープラーニング技術に焦点を当てます。
また、あるデータセットでトレーニングされたモデルを別のデータセットで使用するために適合させることができる転送学習についても論じる。
次に,サイバー犯罪予測のアルゴリズム研究の一環として,能動的・強化学習に焦点を当てた。
最後に,サイバー犯罪予測における重要なイノベーション,研究ギャップ,今後の研究機会について論じる。
本稿では,最先端開発と公開データセットの全体像を示す。
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