論文の概要: Scalable and automated Evaluation of Blue Team cyber posture in Cyber Ranges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17221v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 18:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 11:08:48.519813
• Title: Scalable and automated Evaluation of Blue Team cyber posture in Cyber Ranges
• Title（参考訳）: サイバーレンジにおけるブルーチームサイバー姿勢のスケーラブルで自動評価
• Authors: Federica Bianchi, Enrico Bassetti, Angelo Spognardi,
• Abstract要約: サイバーレンジは、安全なエクササイズを実行し、現実または仮説のシナリオをシミュレートするために必須の環境として現れてきた。 サイバーレンジスケーラビリティの主な課題の1つは、人間の操作者の手動介入を必要とするエクササイズ評価である。 本稿では,青と赤のチーム報告とよく知られたデータベースを用いて,運動結果の評価と評価を自動化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber ranges are virtual training ranges that have emerged as indispensable environments for conducting secure exercises and simulating real or hypothetical scenarios. These complex computational infrastructures enable the simulation of attacks, facilitating the evaluation of defense tools and methodologies and developing novel countermeasures against threats. One of the main challenges of cyber range scalability is the exercise evaluation that often requires the manual intervention of human operators, the White team. This paper proposes a novel approach that uses Blue and Red team reports and well-known databases to automate the evaluation and assessment of the exercise outcomes, overcoming the limitations of existing assessment models. Our proposal encompasses evaluating various aspects and metrics, explicitly emphasizing Blue Teams' actions and strategies and allowing the automated generation of their cyber posture.
• Abstract（参考訳）: サイバーレンジは、安全なエクササイズを実行し、現実または仮説のシナリオをシミュレートするために必要不可欠な環境として出現した仮想トレーニング範囲である。 これらの複雑な計算インフラは、攻撃のシミュレーションを可能にし、防御ツールや方法論の評価を容易にし、脅威に対する新しい対策を開発する。 サイバーレンジスケーラビリティの主な課題の1つは、人間の操作者の手動介入を必要とするエクササイズ評価である、とWhiteチームは述べている。 本稿では,青と赤のチーム報告とよく知られたデータベースを用いて,既存の評価モデルの限界を克服し,運動結果の評価と評価を自動化する手法を提案する。 本提案では,Blue Teamsの行動と戦略を明確に強調し,サイバー姿勢の自動生成を可能にする。

関連論文リスト

• Exploring the Adversarial Vulnerabilities of Vision-Language-Action Models in Robotics [70.93622520400385]
  本稿では,VLAに基づくロボットシステムのロバスト性を体系的に評価する。 本研究では,ロボット行動の不安定化に空間的基盤を活用する,標的のない位置認識型攻撃目標を提案する。 また、カメラの視野内に小さなカラフルなパッチを配置し、デジタル環境と物理環境の両方で効果的に攻撃を実行する逆パッチ生成アプローチを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T01:52:20Z)
• Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
  生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。 新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。 レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。 この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:18:10Z)
• Threat-Informed Cyber Resilience Index: A Probabilistic Quantitative Approach to Measure Defence Effectiveness Against Cyber Attacks [0.36832029288386137]
  本稿では、サイバー攻撃(キャンプ)に対する組織の防御効果を定量化するための、脅威に富んだ確率的アプローチであるサイバー抵抗指数(CRI)を紹介する。 Threat-Intelligence Based Security Assessment (TIBSA) の方法論に基づいて、複雑な脅威のインテリジェンスを、ストックマーケットインデックスに似た、実行可能な統一されたメトリクスに変換する数学的モデルを提示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T17:51:48Z)
• An Approach to Abstract Multi-stage Cyberattack Data Generation for ML-Based IDS in Smart Grids [2.5655761752240505]
  スマートグリッドにおける機械学習モデルを学習するためのグラフベースアプローチを用いて合成データを生成する手法を提案する。 我々は、グラフ定式化によって定義された多段階サイバー攻撃の抽象形式を使用し、ネットワーク内の攻撃の伝播挙動をシミュレートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T11:07:51Z)
• Adversarial Attacks and Defenses in Machine Learning-Powered Networks: A Contemporary Survey [114.17568992164303]
  機械学習とディープニューラルネットワークにおけるアドリアックと防御が注目されている。 本調査は、敵攻撃・防衛技術分野における最近の進歩を包括的に概観する。 検索ベース、意思決定ベース、ドロップベース、物理世界攻撃など、新たな攻撃方法も検討されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T04:19:31Z)
• Realistic simulation of users for IT systems in cyber ranges [63.20765930558542]
  ユーザアクティビティを生成するために,外部エージェントを用いて各マシンを計測する。 このエージェントは、決定論的および深層学習に基づく手法を組み合わせて、異なる環境に適応する。 また,会話や文書の作成を容易にする条件付きテキスト生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T10:53:29Z)
• Automated Adversary Emulation for Cyber-Physical Systems via Reinforcement Learning [4.763175424744536]
  我々は,サイバー物理システムに対する敵エミュレーションに対するドメイン認識の自動化手法を開発した。 我々は、マルコフ決定プロセス(MDP)モデルを定式化し、ハイブリッドアタックグラフ上で最適なアタックシーケンスを決定する。 モデルベースおよびモデルフリー強化学習(RL)法を用いて,離散連続型MDPをトラクタブルな方法で解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T18:44:29Z)
• Evaluating the Safety of Deep Reinforcement Learning Models using Semi-Formal Verification [81.32981236437395]
  本稿では,区間分析に基づく半形式的意思決定手法を提案する。 本手法は, 標準ベンチマークに比較して, 形式検証に対して比較結果を得る。 提案手法は, 意思決定モデルにおける安全性特性を効果的に評価することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T11:18:06Z)
• 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)

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。