Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Cybersecurity Resilience in Finance with Deep Learning for Advanced Threat Detection

論文の概要: Enhancing Cybersecurity Resilience in Finance with Deep Learning for Advanced Threat Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09820v1
Date: Thu, 15 Feb 2024 09:35:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 16:17:50.365869
Title: Enhancing Cybersecurity Resilience in Finance with Deep Learning for Advanced Threat Detection
Title（参考訳）: 高度な脅威検出のためのディープラーニングによる金融におけるサイバーセキュリティのレジリエンス向上
Authors: Yulu Gong, Mengran Zhu, Shuning Huo, Yafei Xiang, Hanyi Yu
Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティ向上のための高度な脅威検出にディープラーニングを用いる。主に、通常のプログラムとネットワークの振る舞いデータを収集する統計機械学習手法を使用する。検出フェーズでは、トレランスを超える通常の値から逸脱するプログラムコードまたはネットワーク動作が悪意のあるコードまたはネットワーク攻撃行動とみなされる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In the age of the Internet, people's lives are increasingly dependent on today's network technology. However, network technology is a double-edged sword, bringing convenience to people but also posing many security challenges. Maintaining network security and protecting the legitimate interests of users is at the heart of network construction. Threat detection is an important part of a complete and effective defense system. In the field of network information security, the technical update of network attack and network protection is spiraling. How to effectively detect unknown threats is one of the concerns of network protection. Currently, network threat detection is usually based on rules and traditional machine learning methods, which create artificial rules or extract common spatiotemporal features, which cannot be applied to large-scale data applications, and the emergence of unknown threats causes the detection accuracy of the original model to decline. With this in mind, this paper uses deep learning for advanced threat detection to improve cybersecurity resilienc e in the financial industry. Many network security researchers have shifted their focus to exceptio n-based intrusion detection techniques. The detection technology mainly uses statistical machine learning methods - collecting normal program and network behavior data, extracting multidimensional features, and training decision machine learning models on this basis (commonly used include naive Bayes, decision trees, support vector machines, random forests, etc.). In the detection phase, program code or network behavior that deviates from the normal value beyond the tolerance is considered malicious code or network attack behavior.
Abstract（参考訳）: インターネットの時代において、人々の生活はますます今日のネットワーク技術に依存している。しかし、ネットワーク技術は二重刃の剣であり、人々に便宜をもたらすだけでなく、多くのセキュリティ上の課題も抱えている。ネットワークのセキュリティを維持し、ユーザーの正当な利益を守ることは、ネットワーク構築の核心である。脅威検出は、完全かつ効果的な防衛システムの重要な部分である。ネットワーク情報セキュリティの分野では、ネットワーク攻撃とネットワーク保護の技術アップデートがスパイラルになっている。未知の脅威を効果的に検出する方法は、ネットワーク保護の懸念のひとつだ。現在、ネットワーク脅威検出は、通常、人工的なルールを作成したり、大規模なデータアプリケーションに適用できない時空間的特徴を抽出したりするルールや従来の機械学習手法に基づいており、未知の脅威の発生によって元のモデルの検出精度が低下する。このことを念頭に置いて,金融業界におけるサイバーセキュリティレジエンシ向上のために,ディープラーニングを用いた高度な脅威検出を行う。多くのネットワークセキュリティ研究者は、Nベースの侵入検知技術に焦点を移した。検出技術は主に、通常のプログラムとネットワークの動作データを収集し、多次元の特徴を抽出し、このベースで決定機械学習モデルを訓練する統計機械学習手法を使用する(一般的には、ナイーブベイズ、決定木、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなど)。検出フェーズでは、トレランスを超える通常の値から逸脱するプログラムコードまたはネットワーク動作が悪意のあるコードまたはネットワーク攻撃行動とみなされる。

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