論文の概要: AI-Enabled System for Efficient and Effective Cyber Incident Detection and Response in Cloud Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05602v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 20:51:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:25:37.507575
• Title: AI-Enabled System for Efficient and Effective Cyber Incident Detection and Response in Cloud Environments
• Title（参考訳）: クラウド環境における高効率かつ効果的なサイバーインシデント検出・応答のためのAI対応システム
• Authors: Mohammed Ashfaaq M. Farzaan, Mohamed Chahine Ghanem, Ayman El-Hajjar, Deepthi N. Ratnayake,
• Abstract要約: クラウド環境における高度なサイバー脅威の増大は、戦略のパラダイムシフトを必要とする。 本研究は,AIとMLの応用を探求し,クラウド環境に対するAIを活用したサイバーインシデント応答システムを提案する。 この結果はランダムフォレストモデルの有効性を強調し、ネットワークトラフィックの精度90%、マルウェア分析デュアルモデルアプリケーションの96%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The escalating sophistication and volume of cyber threats in cloud environments necessitate a paradigm shift in strategies. Recognising the need for an automated and precise response to cyber threats, this research explores the application of AI and ML and proposes an AI-powered cyber incident response system for cloud environments. This system, encompassing Network Traffic Classification, Web Intrusion Detection, and post-incident Malware Analysis (built as a Flask application), achieves seamless integration across platforms like Google Cloud and Microsoft Azure. The findings from this research highlight the effectiveness of the Random Forest model, achieving an accuracy of 90% for the Network Traffic Classifier and 96% for the Malware Analysis Dual Model application. Our research highlights the strengths of AI-powered cyber security. The Random Forest model excels at classifying cyber threats, offering an efficient and robust solution. Deep learning models significantly improve accuracy, and their resource demands can be managed using cloud-based TPUs and GPUs. Cloud environments themselves provide a perfect platform for hosting these AI/ML systems, while container technology ensures both efficiency and scalability. These findings demonstrate the contribution of the AI-led system in guaranteeing a robust and scalable cyber incident response solution in the cloud.
• Abstract（参考訳）: クラウド環境における高度なサイバー脅威の増大は、戦略のパラダイムシフトを必要とする。 サイバー脅威に対する自動的かつ正確な対応の必要性を認識した本研究では,AIとMLの適用について検討し,クラウド環境に対するAIを活用したサイバーインシデント応答システムを提案する。 このシステムは、ネットワークトラフィックの分類、Web侵入検出、事故後のマルウェア分析(Fraskアプリケーションとして構築)を含むもので、Google CloudやMicrosoft Azureのようなプラットフォーム間でシームレスな統合を実現する。 本研究の結果はランダムフォレストモデルの有効性を強調し,ネットワークトラフィック分類器では90%,Malware Analysis Dual Modelでは96%の精度を達成した。 私たちの研究は、AIによるサイバーセキュリティの強みを強調しています。 Random Forestモデルは、サイバー脅威の分類に優れ、効率的で堅牢なソリューションを提供する。 ディープラーニングモデルは精度を大幅に向上し、そのリソース要求はクラウドベースのTPUとGPUを使用して管理できる。 クラウド環境自体は、これらのAI/MLシステムをホストするための完璧なプラットフォームを提供し、コンテナ技術は効率性とスケーラビリティの両方を保証する。 これらの結果は、クラウドにおける堅牢でスケーラブルなサイバーインシデント対応ソリューションを保証する上で、AI主導のシステムが貢献していることを示している。

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