論文の概要: Creating a vulnerable node based on the vulnerability MS17-010
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14979v1
- Date: Fri, 26 Jan 2024 16:11:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 08:07:41.682796
- Title: Creating a vulnerable node based on the vulnerability MS17-010
- Title(参考訳): 脆弱性MS17-010に基づく脆弱性ノードの作成
- Authors: Aleksey Novokhrestov, Anton Kalyakin, Aleksandr Kovalenko, Vladimir Repkin,
- Abstract要約: この脆弱性は、様々なWindowsオペレーティングシステム上のSMBv1プロトコルに影響を与える。
脆弱性を悪用する原則と方法論について説明する。
SMBv1プロトコルを利用したシステムの基本的なセキュリティ対策が提供される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 41.94295877935867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The creation of a vulnerable node has been demonstrated through the analysis and implementation of the MS17-010 (CVE-2017-0144) vulnerability, affecting the SMBv1 protocol on various Windows operating systems. The principle and methodology of exploiting the vulnerability are described, with a formalized representation of the exploitation in the form of a Meta Attack Language (MAL) graph. Additionally, the attacker's implementation is outlined as the execution of an automated script in Python using the Metasploit Framework. Basic security measures for systems utilizing the SMBv1 protocol are provided.
- Abstract(参考訳): 脆弱性のあるノードの作成は、MS17-010(CVE-2017-0144)脆弱性の分析と実装を通じて実証され、様々なWindowsオペレーティングシステム上のSMBv1プロトコルに影響を与える。
脆弱性を悪用する原理と方法論を,メタアタック言語(MAL)グラフという形で,エクスプロイトの形式化された表現を用いて記述する。
さらに、攻撃者の実装はMetasploit Frameworkを使用してPythonで自動スクリプトを実行するものとして概説されている。
SMBv1プロトコルを利用したシステムの基本的なセキュリティ対策が提供される。
関連論文リスト
- CryptoFormalEval: Integrating LLMs and Formal Verification for Automated Cryptographic Protocol Vulnerability Detection [41.94295877935867]
我々は,新たな暗号プロトコルの脆弱性を自律的に識別する大規模言語モデルの能力を評価するためのベンチマークを導入する。
私たちは、新しい、欠陥のある通信プロトコルのデータセットを作成し、AIエージェントが発見した脆弱性を自動的に検証する方法を設計しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T14:16:55Z) - MASKDROID: Robust Android Malware Detection with Masked Graph Representations [56.09270390096083]
マルウェアを識別する強力な識別能力を持つ強力な検出器MASKDROIDを提案する。
我々は、グラフニューラルネットワークベースのフレームワークにマスキング機構を導入し、MASKDROIDに入力グラフ全体の復元を強制する。
この戦略により、モデルは悪意のあるセマンティクスを理解し、より安定した表現を学習し、敵攻撃に対する堅牢性を高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T07:22:47Z) - Static Detection of Filesystem Vulnerabilities in Android Systems [18.472695251551176]
本稿では,静的プログラム解析とアクセス制御ポリシ解析を組み合わせることで,従来の手法の限界を克服するPathSentinelを提案する。
PathSentinelは、プログラムとアクセス制御ポリシーを統一することにより、攻撃面を正確に識別し、多くの非現実的な攻撃を発生させる。
脆弱性検証の合理化のため、PathSentinelは大規模言語モデル(LLM)を活用して、ターゲットとするエクスプロイトコードを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T23:10:52Z) - AdaShield: Safeguarding Multimodal Large Language Models from Structure-based Attack via Adaptive Shield Prompting [54.931241667414184]
textbfAdaptive textbfShield Promptingを提案する。これは、MLLMを構造ベースのジェイルブレイク攻撃から守るための防御プロンプトで入力をプリペイドする。
我々の手法は、構造に基づくジェイルブレイク攻撃に対するMLLMの堅牢性を一貫して改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T15:57:13Z) - Defending Large Language Models against Jailbreak Attacks via Semantic
Smoothing [107.97160023681184]
適応型大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。
提案するSEMANTICSMOOTHは,与えられた入力プロンプトのセマンティック変換されたコピーの予測を集約するスムージングベースのディフェンスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T20:36:03Z) - A Survey and Comparative Analysis of Security Properties of CAN Authentication Protocols [92.81385447582882]
コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは車内通信を本質的に安全でないものにしている。
本稿では,CANバスにおける15の認証プロトコルをレビューし,比較する。
実装の容易性に寄与する本質的な運用基準に基づくプロトコルの評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T14:52:04Z) - CVE representation to build attack positions graphs [0.39945675027960637]
サイバーセキュリティにおいて、CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)は、ハードウェアまたはソフトウェアの脆弱性を公開している。
この記事では、これらの脆弱性は、完全な攻撃シナリオにおいてどのようにチェーン化されるのかを理解するために、より詳細に記述されるべきである、と指摘する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T08:57:14Z) - On the Security Vulnerabilities of Text-to-SQL Models [34.749129843281196]
6つの商用アプリケーション内のモジュールは悪意のあるコードを生成するために操作可能であることを示す。
これはNLPモデルが野生の攻撃ベクトルとして活用できる最初の実演である。
この研究の目的は、NLPアルゴリズムに関連する潜在的なソフトウェアセキュリティ問題にコミュニティの注意を向けることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T14:38:45Z) - Detecting Network Anomalies using Rule-based machine learning within
SNMP-MIB dataset [0.5156484100374059]
本稿では、DOS攻撃と通常のトラフィックを区別するために、採用データセットに依存するネットワークトラフィックシステムを開発した。
検出モデルは5つのルールベース機械学習分類器(DecisionTable, JRip, OneR, Part, ZeroR)で構築される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-18T13:05:41Z)
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。