Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-temporal Detection of Novel Ransomware Campaigns: A Multi-Modal Alert Approach

論文の概要: Cross-temporal Detection of Novel Ransomware Campaigns: A Multi-Modal Alert Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00700v1
Date: Fri, 1 Sep 2023 18:46:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 06:53:05.972501
Title: Cross-temporal Detection of Novel Ransomware Campaigns: A Multi-Modal Alert Approach
Title（参考訳）: 新規ランサムウェアキャンペーンの時間横断的検出:マルチモーダルアラートアプローチ
Authors: Sathvik Murli, Dhruv Nandakumar, Prabhat Kumar Kushwaha, Cheng Wang, Christopher Redino, Abdul Rahman, Shalini Israni, Tarun Singh, Edward Bowen,
Abstract要約: 本研究では,被害者ネットワーク内の攻撃タイムライン表現からランサムウェアを識別する手法を提案する。複数のアラートソースから開発された悪意あるアクティビティプロファイルは、アラートグラフの構築をサポートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.980894850951229
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We present a novel approach to identify ransomware campaigns derived from attack timelines representations within victim networks. Malicious activity profiles developed from multiple alert sources support the construction of alert graphs. This approach enables an effective and scalable representation of the attack timelines where individual nodes represent malicious activity detections with connections describing the potential attack paths. This work demonstrates adaptability to different attack patterns through implementing a novel method for parsing and classifying alert graphs while maintaining efficacy despite potentially low-dimension node features.
Abstract（参考訳）: 本研究では,被害者ネットワーク内の攻撃タイムライン表現からランサムウェアを識別する手法を提案する。複数のアラートソースから開発された悪意あるアクティビティプロファイルは、アラートグラフの構築をサポートする。このアプローチにより、個々のノードが悪意のあるアクティビティ検出を、潜在的な攻撃経路を記述するコネクションで表現する、攻撃タイムラインの効果的でスケーラブルな表現が可能になる。この研究は、潜在的に低次元のノード機能にもかかわらず有効性を保ちながら警告グラフを解析・分類する新しい方法を実装することで、異なる攻撃パターンへの適応性を実証する。

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