論文の概要: Systemization of Knowledge (SoK)- Cross Impact of Transfer Learning in Cybersecurity: Offensive, Defensive and Threat Intelligence Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05889v1
- Date: Tue, 12 Sep 2023 00:26:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 06:53:05.879439
- Title: Systemization of Knowledge (SoK)- Cross Impact of Transfer Learning in Cybersecurity: Offensive, Defensive and Threat Intelligence Perspectives
- Title（参考訳）: 知識の体系化(SoK)-サイバーセキュリティにおける伝達学習のクロスインパクト--攻撃的、防御的、脅威的知性の観点から
- Authors: Sofiya Makar, Ali Dehghantanha, Fattane Zarrinkalam, Gautam Srivastava, Abbas Yazdinejad,
- Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティにおけるトランスファーラーニング応用の包括的調査を行う。
この調査は、サイバーセキュリティにおける重要な問題に対処する上で、トランスファーラーニングの重要性を強調している。
本論文は,コミュニティの注意を必要とする今後の研究の方向性と課題を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.181087776375914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent literature highlights a significant cross-impact between transfer learning and cybersecurity. Many studies have been conducted on using transfer learning to enhance security, leading to various applications in different cybersecurity tasks. However, previous research is focused on specific areas of cybersecurity. This paper presents a comprehensive survey of transfer learning applications in cybersecurity by covering a wide range of domains, identifying current trends, and shedding light on under-explored areas. The survey highlights the significance of transfer learning in addressing critical issues in cybersecurity, such as improving detection accuracy, reducing training time, handling data imbalance, and enhancing privacy preservation. Additional insights are provided on the common problems solved using transfer learning, such as the lack of labeled data, different data distributions, and privacy concerns. The paper identifies future research directions and challenges that require community attention, including the need for privacy-preserving models, automatic tools for knowledge transfer, metrics for measuring domain relatedness, and enhanced privacy preservation mechanisms. The insights and roadmap presented in this paper will guide researchers in further advancing transfer learning in cybersecurity, fostering the development of robust and efficient cybersecurity systems to counter emerging threats and protect sensitive information. To the best of our knowledge, this paper is the first of its kind to present a comprehensive taxonomy of all areas of cybersecurity that benefited from transfer learning and propose a detailed future roadmap to shape the possible research direction in this area.
- Abstract（参考訳）: 近年の文献では、トランスファーラーニングとサイバーセキュリティの間に大きな影響を与えている。
トランスファーラーニングを用いてセキュリティを高めるために多くの研究が行われ、様々なサイバーセキュリティタスクに様々な応用がもたらされた。
しかし、これまでの研究はサイバーセキュリティの特定の分野に焦点を当てていた。
本稿では,幅広い領域を網羅し,現状を把握し,未探索領域に光を当てることにより,サイバーセキュリティにおけるトランスファーラーニング応用の包括的調査を行う。
この調査は、検出精度の向上、トレーニング時間の短縮、データの不均衡の処理、プライバシー保護の強化など、サイバーセキュリティにおける重要な問題に対処する上で、トランスファーラーニングの重要性を強調している。
ラベル付きデータの欠如、異なるデータ分散、プライバシの懸念など、トランスファーラーニングを使用して解決された一般的な問題に関するさらなる洞察が提供される。
本稿では、プライバシー保護モデルの必要性、知識伝達のための自動ツール、ドメイン関連度測定のためのメトリクス、プライバシー保護機構の強化など、コミュニティの注意を要する今後の研究の方向性と課題を明らかにする。
この論文で示された洞察とロードマップは、サイバーセキュリティにおけるトランスファー学習をさらに推進し、新たな脅威に対処し、機密情報を保護するための堅牢で効率的なサイバーセキュリティシステムの開発を促進する。
我々の知る限り、この論文は、トランスファーラーニングの恩恵を受けたサイバーセキュリティのあらゆる分野の包括的分類を提示し、この領域における研究の方向性を形作るための詳細な今後のロードマップを提案する最初のものである。
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