論文の概要: A Comparative Study of Watering Hole Attack Detection Using Supervised Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15024v3
• Date: Mon, 12 Feb 2024 20:18:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 15:51:52.154836
• Title: A Comparative Study of Watering Hole Attack Detection Using Supervised Neural Network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた水穴検出の比較検討
• Authors: Mst. Nishita Aktar, Sornali Akter, Md. Nusaim Islam Saad, Jakir Hosen Jisun, Kh. Mustafizur Rahman, Md. Nazmus Sakib,
• Abstract要約: 本研究では、これらの攻撃を検知・防止するために、教師付きニューラルネットワークを用いた「水穴攻撃」として知られる悪質な戦術について検討する。 ニューラルネットワークは、そのような攻撃に関連するウェブサイトの行動とネットワークトラフィックのパターンを特定する。 予防に関して言えば、このモデルは95%の攻撃をうまく停止し、堅牢なユーザー保護を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The state of security demands innovative solutions to defend against targeted attacks due to the growing sophistication of cyber threats. This study explores the nefarious tactic known as "watering hole attacks using supervised neural networks to detect and prevent these attacks. The neural network identifies patterns in website behavior and network traffic associated with such attacks. Testing on a dataset of confirmed attacks shows a 99% detection rate with a mere 0.1% false positive rate, demonstrating the model's effectiveness. In terms of prevention, the model successfully stops 95% of attacks, providing robust user protection. The study also suggests mitigation strategies, including web filtering solutions, user education, and security controls. Overall, this research presents a promising solution for countering watering hole attacks, offering strong detection, prevention, and mitigation strategies.
• Abstract（参考訳）: セキュリティの状況は、サイバー脅威の高度化により標的攻撃から守る革新的な解決策を要求している。 本研究では、これらの攻撃を検知・防止するために、教師付きニューラルネットワークを用いた「水穴攻撃」として知られる悪質な戦術について検討する。 ニューラルネットワークは、そのような攻撃に関連するウェブサイトの行動とネットワークトラフィックのパターンを特定する。 確認された攻撃のデータセットをテストすると、わずか0.1%の偽陽性率で99%の検出率を示し、モデルの有効性を示している。 予防に関して言えば、このモデルは95%の攻撃をうまく停止し、堅牢なユーザー保護を提供する。 この研究は、Webフィルタリングソリューション、ユーザ教育、セキュリティコントロールを含む緩和戦略も提案している。 全体として、この研究は、強力な検知、予防、緩和戦略を提供する、防水孔攻撃に対抗するための有望な解決策を提示する。

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