論文の概要: Optimizing Traversing and Retrieval Speed of Large Breached Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12364v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 13:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 14:25:04.017685
• Title: Optimizing Traversing and Retrieval Speed of Large Breached Databases
• Title（参考訳）: 大規模漂白データベースのトラバースと検索速度の最適化
• Authors: Mayank Gite,
• Abstract要約: ブリーチされたデータは、機密情報や機密情報の不正アクセス、盗難、暴露を指す。 データ漏洩は、ハッキング、フィッシング、インサイダーの脅威、マルウェア、物理的盗難などの悪意ある活動の結果であることが多い。 漂白されたレコードは一般にダークウェブで販売されるか、様々な公共フォーラムで販売される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Breached data refers to the unauthorized access, theft, or exposure of confidential or sensitive information. Breaches typically occur when malicious actors or unauthorized users breach secure systems or networks, resulting in compromised personally identifiable information (PII), protected or personal health information (PHI), payment card industry (PCI) information, or other sensitive data. Data breaches are often the result of malicious activities such as hacking, phishing, insider threats, malware, or physical theft. The misuse of breached data can lead to identity theft, fraud, spamming, or blackmailing. Organizations that experience data breaches may face legal and financial consequences, reputational damage, and harm to their customers or users. Breached records are commonly sold on the dark web or made available on various public forums. To counteract these malicious activities, it is possible to collect breached databases and mitigate potential harm. These databases can be quite large, reaching sizes of up to 150 GB or more. Typically, breached data is stored in the CSV (Comma Separated Value) format due to its simplicity and lightweight nature, which reduces storage requirements. Analyzing and traversing large breached databases necessitates substantial computational power. However, this research explores techniques to optimize database traversal speed without the need to rent expensive cloud machines or virtual private servers (VPS). This optimization will enable individual security researchers to analyze and process large databases on their personal computer systems while significantly reducing costs.
• Abstract（参考訳）: ブリーチされたデータは、機密情報や機密情報の不正アクセス、盗難、暴露を指す。 通常、悪質なアクターや不正使用者がセキュアなシステムやネットワークに侵入すると、個人識別可能な情報(PII)、保護または個人健康情報(PHI)、支払いカード業界(PCI)情報、その他の機密データを漏洩する。 データ漏洩は、ハッキング、フィッシング、インサイダーの脅威、マルウェア、物理的盗難などの悪意ある活動の結果であることが多い。 漏洩したデータの誤用は、個人情報の盗難、詐欺、スパム、脅迫につながる可能性がある。 データ漏洩を経験する組織は、法的および財政的な影響、評判の損耗、顧客やユーザへの損害に直面する可能性がある。 漂白されたレコードは一般にダークウェブで販売されるか、様々な公共フォーラムで販売される。 これらの悪意ある活動に対処するために、漏洩したデータベースを収集し、潜在的損害を軽減することができる。 これらのデータベースは非常に大きく、最大150GB以上のサイズに達することができる。 通常、漏洩したデータはCSV(Comma Separated Value)フォーマットに格納される。 大きな漏洩したデータベースの分析とトラバースは、かなりの計算能力を必要とする。 しかし,本研究では,高価なクラウドマシンや仮想プライベートサーバ(VPS)を借りることなく,データベースのトラバース速度を最適化する手法を検討する。 この最適化により、個々のセキュリティ研究者は、パーソナルコンピュータシステム上で大規模なデータベースを分析し、処理でき、コストを大幅に削減できる。

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