論文の概要: Anticipated Network Surveillance -- An extrapolated study to predict cyber-attacks using Machine Learning and Data Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17270v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 01:09:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 12:36:59.775201
• Title: Anticipated Network Surveillance -- An extrapolated study to predict cyber-attacks using Machine Learning and Data Analytics
• Title（参考訳）: 予測ネットワーク監視 - 機械学習とデータ分析を用いたサイバー攻撃予測のための外挿研究
• Authors: Aviral Srivastava, Dhyan Thakkar, Dr. Sharda Valiveti, Dr. Pooja Shah and Dr. Gaurang Raval
• Abstract要約: 本稿では、複数のデータパラメータに基づいて、ネットワークにおける今後の攻撃を予測する新しい手法について論じる。 提案するモデルは,データセットの事前処理とトレーニング,続いてテストフェーズで構成される。 テストフェーズの結果に基づいて、攻撃につながる可能性のあるイベントクラスを抽出したベストモデルが選択される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning and data mining techniques are utiized for enhancement of the security of any network. Researchers used machine learning for pattern detection, anomaly detection, dynamic policy setting, etc. The methods allow the program to learn from data and make decisions without human intervention, consuming a huge training period and computation power. This paper discusses a novel technique to predict an upcoming attack in a network based on several data parameters. The dataset is continuous in real-time implementation. The proposed model comprises dataset pre-processing, and training, followed by the testing phase. Based on the results of the testing phase, the best model is selected using which, event class which may lead to an attack is extracted. The event statistics are used for attack
• Abstract（参考訳）: 機械学習とデータマイニング技術は、あらゆるネットワークのセキュリティを強化するために利用される。 研究者はパターン検出、異常検出、動的ポリシー設定などに機械学習を使用した。 この方法では、プログラムがデータから学習し、人間の介入なしに意思決定を行うことができ、膨大なトレーニング期間と計算能力が消費される。 本稿では,複数のデータパラメータに基づいてネットワーク内の攻撃を予測する新しい手法について述べる。 データセットはリアルタイムで実装されている。 提案モデルでは,データセットの事前処理とトレーニング,続いてテストフェーズを含む。 テストフェーズの結果に基づいて、攻撃につながる可能性のあるイベントクラスを抽出することで、最良のモデルを選択する。 イベント統計は攻撃に使用される

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