論文の概要: The Evolution of DNS Security and Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04577v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 06:14:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 12:56:06.449903
- Title: The Evolution of DNS Security and Privacy
- Title(参考訳): DNSセキュリティとプライバシの進化
- Authors: Levente Csikor, Dinil Mon Divakaran,
- Abstract要約: DNSは、脅威や攻撃を防ぐためのTCP/IPスタックの基本プロトコルの1つである。
本研究は,DNSに関連するリスクを調査し,ユーザプライバシ保護を図りながら,DNSエコシステムを様々な攻撃に対して耐性のあるものにするための最近の進歩について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0603824305049263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: DNS, one of the fundamental protocols of the TCP/IP stack, has evolved over the years to protect against threats and attacks. This study examines the risks associated with DNS and explores recent advancements that contribute towards making the DNS ecosystem resilient against various attacks while safeguarding user privacy.
- Abstract(参考訳): TCP/IPスタックの基本的なプロトコルの1つであるDNSは、脅威や攻撃から保護するために、長年にわたって進化してきた。
本研究は,DNSに関連するリスクを調査し,ユーザプライバシ保護を図りながら,DNSエコシステムを様々な攻撃に対して耐性のあるものにするための最近の進歩について検討する。
関連論文リスト
- MTDNS: Moving Target Defense for Resilient DNS Infrastructure [2.8721132391618256]
DNS (Domain Name System) はインターネット上でもっとも重要なコンポーネントの1つである。
研究者は、DNSに対する攻撃を検出し、防御する方法を常に開発してきた。
ほとんどのソリューションは、防御アプローチのためにパケットを破棄し、正当なパケットをドロップする可能性がある。
我々は移動目標防衛技術を用いたMTDベースのレジリエントなMTDNSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T06:47:16Z) - DNSSEC+: An Enhanced DNS Scheme Motivated by Benefits and Pitfalls of DNSSEC [1.8379423176822356]
DNSSECのセキュリティとデプロイ性に対処するDNSSEC+を紹介する。
DNSSEC+は、名前解決のために9つのセキュリティ、プライバシ、デプロイ性プロパティをどのように満たしているかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T01:25:14Z) - The Harder You Try, The Harder You Fail: The KeyTrap Denial-of-Service Algorithmic Complexity Attacks on DNSSEC [19.568025360483702]
我々は、DNSSECベースのアルゴリズムによる、DNSに対する新しいタイプの複雑性攻撃を開発し、KeyTrap攻撃をダブする。
1つのDNSパケットだけで、KeyTrap攻撃は脆弱性のあるDNSリゾルバのCPU数の2.0倍のスパイクを引き起こし、最大16時間停止する。
KeyTrapをエクスプロイトすることで、攻撃者はDNSSEC検証リゾルバを使用して、任意のシステムにおけるインターネットアクセスを効果的に無効にすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T10:33:04Z) - Don't Get Hijacked: Prevalence, Mitigation, and Impact of Non-Secure DNS Dynamic Updates [1.135267457536642]
DNS動的更新は本質的に脆弱なメカニズムである。
非セキュアなDNS更新は、ゾーン中毒と呼ばれる新しいタイプの攻撃を受けやすいドメインを残します。
我々は,コンピュータセキュリティインシデント対応チームの通知を含む総合的なキャンペーンを実施した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T09:23:53Z) - TI-DNS: A Trusted and Incentive DNS Resolution Architecture based on Blockchain [8.38094558878305]
ドメイン名システム(DNS)は、DNSキャッシュ中毒を含む悪意のある攻撃に対して脆弱である。
本稿では,ブロックチェーンベースのDNS解決アーキテクチャであるTI-DNSについて述べる。
TI-DNSは、現在のDNSインフラストラクチャのリゾルバ側だけを変更する必要があるため、簡単に採用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T08:03:10Z) - When Authentication Is Not Enough: On the Security of Behavioral-Based Driver Authentication Systems [53.2306792009435]
我々はランダムフォレストとリカレントニューラルネットワークアーキテクチャに基づく2つの軽量ドライバ認証システムを開発した。
我々は,SMARTCANとGANCANという2つの新しいエスケープアタックを開発することで,これらのシステムに対する攻撃を最初に提案する。
コントリビューションを通じて、これらのシステムを安全に採用する実践者を支援し、車の盗難を軽減し、ドライバーのセキュリティを高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T14:33:26Z) - FreeEagle: Detecting Complex Neural Trojans in Data-Free Cases [50.065022493142116]
バックドア攻撃とも呼ばれるディープニューラルネットワークに対するトロイの木馬攻撃は、人工知能に対する典型的な脅威である。
FreeEagleは、複雑なバックドア攻撃を効果的に検出できる最初のデータフリーバックドア検出方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T11:31:29Z) - TANTRA: Timing-Based Adversarial Network Traffic Reshaping Attack [46.79557381882643]
本稿では,TANTRA(Adversarial Network Traffic Reshaping Attack)を提案する。
我々の回避攻撃は、ターゲットネットワークの良性パケット間の時間差を学習するために訓練された長い短期記憶(LSTM)ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用する。
TANTRAは、ネットワーク侵入検出システム回避の平均成功率99.99%を達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-10T19:03:38Z) - Practical Detection of Trojan Neural Networks: Data-Limited and
Data-Free Cases [87.69818690239627]
本稿では,データスカース方式におけるトロイの木馬ネットワーク(トロイの木馬網)検出の問題点について検討する。
本稿では,データ限定型TrojanNet検出器(TND)を提案する。
さらに,データサンプルにアクセスせずにTrojanNetを検出できるデータフリーTNDを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-31T02:00:38Z) - Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber
Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。
サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T18:22:40Z) - On Certifying Robustness against Backdoor Attacks via Randomized
Smoothing [74.79764677396773]
ランダム化平滑化法(ランダム化平滑化)と呼ばれる最近の手法を用いて,バックドア攻撃に対するロバスト性検証の有効性と有効性を検討した。
本研究は, バックドア攻撃に対するロバスト性を証明するために, ランダムな平滑化を用いた理論的実現可能性を示すものである。
既存の無作為な平滑化手法は、バックドア攻撃に対する防御効果に限界がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T19:15:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。