Fugu-MT 論文翻訳(概要): HW-V2W-Map: Hardware Vulnerability to Weakness Mapping Framework for Root Cause Analysis with GPT-assisted Mitigation Suggestion

論文の概要: HW-V2W-Map: Hardware Vulnerability to Weakness Mapping Framework for Root Cause Analysis with GPT-assisted Mitigation Suggestion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13530v1
Date: Thu, 21 Dec 2023 02:14:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-22 16:01:49.014202
Title: HW-V2W-Map: Hardware Vulnerability to Weakness Mapping Framework for Root Cause Analysis with GPT-assisted Mitigation Suggestion
Title（参考訳）: HW-V2W-Map:GPT支援緩和提案によるルート原因解析のための弱みマッピングフレームワークのハードウェア脆弱性
Authors: Yu-Zheng Lin, Muntasir Mamun, Muhtasim Alam Chowdhury, Shuyu Cai, Mingyu Zhu, Banafsheh Saber Latibari, Kevin Immanuel Gubbi, Najmeh Nazari Bavarsad, Arjun Caputo, Avesta Sasan, Houman Homayoun, Setareh Rafatirad, Pratik Satam, Soheil Salehi
Abstract要約: HW-V2W-Map Frameworkは、ハードウェア脆弱性とIoT(Internet of Things)セキュリティに焦点を当てた機械学習(ML)フレームワークである。私たちが提案したアーキテクチャには,オントロジーを更新するプロセスを自動化する,オントロジー駆動のストーリテリングフレームワークが組み込まれています。提案手法は,GPT (Generative Pre-trained Transformer) Large Language Models (LLMs) を用いて緩和提案を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.847218857469107
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The escalating complexity of modern computing frameworks has resulted in a surge in the cybersecurity vulnerabilities reported to the National Vulnerability Database (NVD) by practitioners. Despite the fact that the stature of NVD is one of the most significant databases for the latest insights into vulnerabilities, extracting meaningful trends from such a large amount of unstructured data is still challenging without the application of suitable technological methodologies. Previous efforts have mostly concentrated on software vulnerabilities; however, a holistic strategy incorporates approaches for mitigating vulnerabilities, score prediction, and a knowledge-generating system that may extract relevant insights from the Common Weakness Enumeration (CWE) and Common Vulnerability Exchange (CVE) databases is notably absent. As the number of hardware attacks on Internet of Things (IoT) devices continues to rapidly increase, we present the Hardware Vulnerability to Weakness Mapping (HW-V2W-Map) Framework, which is a Machine Learning (ML) framework focusing on hardware vulnerabilities and IoT security. The architecture that we have proposed incorporates an Ontology-driven Storytelling framework, which automates the process of updating the ontology in order to recognize patterns and evolution of vulnerabilities over time and provides approaches for mitigating the vulnerabilities. The repercussions of vulnerabilities can be mitigated as a result of this, and conversely, future exposures can be predicted and prevented. Furthermore, our proposed framework utilized Generative Pre-trained Transformer (GPT) Large Language Models (LLMs) to provide mitigation suggestions.
Abstract（参考訳）: 現代のコンピューティングフレームワークのエスカレートする複雑さは、実践者によってNational Vulnerability Database (NVD)に報告されたサイバーセキュリティの脆弱性の急増につながった。 NVDの安定性が脆弱性に関する最新の知見の最も重要なデータベースであるにもかかわらず、そのような大量の非構造化データから有意義な傾向を抽出することは、適切な技術方法論を適用することなく依然として困難である。これまでの取り組みは主にソフトウェア脆弱性に集中してきたが、全体的な戦略には脆弱性の緩和、スコア予測、CWE(Common Weakness Enumeration)とCVE(Common Vulnerability Exchange)データベースから関連する洞察を抽出する知識生成システムが含まれる。モノのインターネット(IoT)デバイスに対するハードウェア攻撃の数が急速に増加する中、ハードウェア脆弱性とIoTセキュリティに焦点を当てた機械学習(ML)フレームワークであるHW-V2W-Map(Hardware Vulnerability to Weakness Mapping)フレームワークが紹介される。このフレームワークは、オントロジーを更新するプロセスを自動化するもので、時間をかけて脆弱性のパターンと進化を認識し、脆弱性を緩和するためのアプローチを提供します。この結果、脆弱性の再発を軽減でき、逆に将来の暴露を予測して防止することができる。さらに,提案手法では,GPT (Generative Pre-trained Transformer) Large Language Models (LLMs) を用いて緩和提案を行った。

関連論文リスト

In-Context Experience Replay Facilitates Safety Red-Teaming of Text-to-Image Diffusion Models [97.82118821263825]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは目覚ましい進歩を見せているが、有害なコンテンツを生成する可能性はまだMLコミュニティにとって重要な関心事である。 ICERは,解釈可能かつ意味論的に意味のある重要なプロンプトを生成する新しい赤チームフレームワークである。我々の研究は、より堅牢な安全メカニズムをT2Iシステムで開発するための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T04:17:24Z)
CRepair: CVAE-based Automatic Vulnerability Repair Technology [1.147605955490786]
ソフトウェア脆弱性は、現代のソフトウェアとそのアプリケーションデータの完全性、セキュリティ、信頼性に重大な脅威をもたらす。脆弱性修復の課題に対処するため、研究者らは、学習に基づく自動脆弱性修復技術が広く注目を集めるなど、様々な解決策を提案している。本稿では,システムコードのセキュリティ脆弱性を修正することを目的としたCVAEベースの自動脆弱性修復技術であるCRepairを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-08T12:55:04Z)
CTINEXUS: Leveraging Optimized LLM In-Context Learning for Constructing Cybersecurity Knowledge Graphs Under Data Scarcity [49.657358248788945]
サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートのテキスト記述は、サイバー脅威に関する豊富な知識源である。現在のCTI抽出法は柔軟性と一般化性に欠けており、しばしば不正確で不完全な知識抽出をもたらす。 CTINexusは,大規模言語モデルのテキスト内学習(ICL)を最適化した新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-28T14:18:32Z)
Enhancing Pre-Trained Language Models for Vulnerability Detection via Semantic-Preserving Data Augmentation [4.374800396968465]
本稿では,脆弱性検出のための事前学習言語モデルの性能向上を目的としたデータ拡張手法を提案する。一連の代表的なコード事前訓練モデルの微調整に当社のデータセットを組み込むことで、最大10.1%の精度向上と23.6%のF1増加を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-30T21:44:05Z)
Adversarial Challenges in Network Intrusion Detection Systems: Research Insights and Future Prospects [0.33554367023486936]
本稿では,機械学習を用いたネットワーク侵入検知システム(NIDS)の総合的なレビューを行う。 NIDSにおける既存の研究を批判的に検討し、重要なトレンド、強み、限界を強調した。我々は、この分野における新たな課題について議論し、より堅牢でレジリエントなNIDSの開発に向けた洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T13:27:29Z)
"Glue pizza and eat rocks" -- Exploiting Vulnerabilities in Retrieval-Augmented Generative Models [74.05368440735468]
Retrieval-Augmented Generative (RAG)モデルにより大規模言語モデル(LLM)が強化される本稿では,これらの知識基盤の開放性を敵が活用できるセキュリティ上の脅威を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-26T05:36:23Z)
On Security Weaknesses and Vulnerabilities in Deep Learning Systems [32.14068820256729]
具体的には、ディープラーニング(DL)フレームワークについて検討し、DLシステムにおける脆弱性に関する最初の体系的な研究を行う。各種データベースの脆弱性パターンを探索する2ストリームデータ分析フレームワークを提案する。我々は,脆弱性のパターンと修正の課題をよりよく理解するために,3,049個のDL脆弱性を大規模に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T23:04:13Z)
FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-26T08:51:23Z)
Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z)
V2W-BERT: A Framework for Effective Hierarchical Multiclass Classification of Software Vulnerabilities [7.906207218788341]
本稿では,Transformer-based learning framework(V2W-BERT)を提案する。自然言語処理,リンク予測,転送学習のアイデアを用いることで,従来の手法よりも優れる。ランダムに分割されたデータの予測精度は最大97%、一時分割されたデータの予測精度は最大94%です。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-23T05:16:57Z)
Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)

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。