論文の概要: The Malware as a Service ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04109v1
• Date: Tue, 7 May 2024 08:25:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:49:39.378118
• Title: The Malware as a Service ecosystem
• Title（参考訳）: Malware as a Service エコシステム
• Authors: Constantinos Patsakis, David Arroyo, Fran Casino,
• Abstract要約: この研究は、MaaSが従来のサイバーセキュリティ防衛にもたらす重大な課題を強調している。 防衛戦略のパラダイムシフト、動的分析、行動検出、AIと機械学習技術の統合を提唱する声もある。 最終的な目標は、コモディティ化されたマルウェアの脅威の拡散に対抗するための、より効果的な戦略の開発を支援することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.973995274784383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The goal of this chapter is to illuminate the operational frameworks, key actors, and significant cybersecurity implications of the Malware as a Service (MaaS) ecosystem. Highlighting the transformation of malware proliferation into a service-oriented model, the chapter discusses how MaaS democratises access to sophisticated cyberattack capabilities, enabling even those with minimal technical knowledge to execute catastrophic cyberattacks. The discussion extends to the roles within the MaaS ecosystem, including malware developers, affiliates, initial access brokers, and the essential infrastructure providers that support these nefarious activities. The study emphasises the profound challenges MaaS poses to traditional cybersecurity defences, rendered ineffective against the constantly evolving and highly adaptable threats generated by MaaS platforms. With the increase in malware sophistication, there is a parallel call for a paradigm shift in defensive strategies, advocating for dynamic analysis, behavioural detection, and the integration of AI and machine learning techniques. By exploring the intricacies of the MaaS ecosystem, including the economic motivations driving its growth and the blurred lines between legitimate service models and cyber crime, the chapter presents a comprehensive overview intended to foster a deeper understanding among researchers and cybersecurity professionals. The ultimate goal is to aid in developing more effective strategies for combating the spread of commoditised malware threats and safeguarding against the increasing accessibility and scalability of cyberattacks facilitated by the MaaS model.
• Abstract（参考訳）: この章の目標は、MaaS(Malware as a Service)エコシステムの運用フレームワーク、キーアクター、および重要なサイバーセキュリティへの影響を照明することである。 この章では、マルウェアの増殖をサービス指向モデルに変換することのハイライトとして、MaaSが高度なサイバー攻撃能力へのアクセスを民主化し、最小限の技術知識を持つ人々でさえ破滅的なサイバー攻撃を実行できるようにする方法について論じている。 この議論は、マルウェア開発者、アフィリエイト、初期アクセスブローカー、そしてこれらの恐ろしい活動をサポートする重要なインフラストラクチャプロバイダを含む、MaaSエコシステム内の役割にまで及んでいる。 この研究は、MaaSが従来のサイバーセキュリティ防衛にもたらす重大な課題を強調しており、MaaSプラットフォームが生み出す絶えず進化し、高度に適応可能な脅威に対して効果がない。 マルウェアの高度化に伴い、防衛戦略のパラダイムシフト、動的分析、行動検出、AIと機械学習技術の統合の提唱が並行して求められている。 この章では、MaaSエコシステムの複雑さを探求し、成長を促進する経済的動機や、合法的なサービスモデルとサイバー犯罪の間の曖昧な線を探索することで、研究者とサイバーセキュリティの専門家の間で深い理解を深めるための包括的な概要を提示している。 最終的な目標は、MaaSモデルによって促進されるサイバー攻撃のアクセシビリティとスケーラビリティの増大に対して、コモディティ化されたマルウェアの脅威の拡散と保護を守るための、より効果的な戦略の開発を支援することである。

関連論文リスト

• SoK: Unifying Cybersecurity and Cybersafety of Multimodal Foundation Models with an Information Theory Approach [58.93030774141753]
  MFM(Multimodal foundation model)は、人工知能の大幅な進歩を表す。 本稿では,マルチモーダル学習におけるサイバーセーフティとサイバーセキュリティを概念化する。 我々は、これらの概念をMFMに統一し、重要な脅威を特定するための総合的知識体系化(SoK)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T23:06:20Z)
• Countering Autonomous Cyber Threats [40.00865970939829]
  ファンデーションモデルは、サイバードメイン内で広く、特に二元的関心事を提示します。 近年の研究では、これらの先進的なモデルが攻撃的なサイバースペース操作を通知または独立に実行する可能性を示している。 この研究は、孤立したネットワークでマシンを妥協する能力について、最先端のいくつかのFMを評価し、そのようなAIによる攻撃を倒す防御メカニズムを調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T22:46:44Z)
• Enhancing cybersecurity defenses: a multicriteria decision-making approach to MITRE ATT&CK mitigation strategy [0.0]
  本稿では、どのセキュリティ制御を行うべきかを判断・優先順位付けすることで、提示されたセキュリティ脅威に対する防衛戦略を提案する。 このアプローチは、組織がより堅牢でレジリエントなサイバーセキュリティ姿勢を達成するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T09:47:26Z)
• Siren -- Advancing Cybersecurity through Deception and Adaptive Analysis [0.0]
  このプロジェクトは、制御された環境に潜在的な脅威を引き出すための洗練された手法を採用している。 アーキテクチャフレームワークには、リンク監視プロキシ、動的リンク分析のための機械学習モデルが含まれている。 シミュレーションされたユーザアクティビティの組み入れは、潜在的攻撃者からの攻撃を捕捉し、学習するシステムの能力を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T12:47:49Z)
• Generative AI in Cybersecurity [0.0]
  生成人工知能(GAI)は、データ分析、パターン認識、意思決定プロセスの分野を変える上で重要な役割を担っている。 GAIは急速に進歩し、サイバーセキュリティプロトコルや規制フレームワークの現在のペースを超越している。 この研究は、マルウェア生成におけるGAIの高度な利用に対抗するために、より複雑な防衛戦略を積極的に特定し、開発する組織にとって重要な必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T19:03:11Z)
• Symbiotic Game and Foundation Models for Cyber Deception Operations in Strategic Cyber Warfare [16.378537388284027]
  私たちは現在、戦術の急速な進化、知性の非対称性の向上、ハッキングツールのアクセシビリティ向上など、前例のないサイバー戦争に直面しています。 本章は、サイバー詐欺戦術の分析、設計、実施におけるゲーム理論モデルと基礎モデル(FM)の重要な役割を強調することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T20:17:57Z)
• Purple Llama CyberSecEval: A Secure Coding Benchmark for Language Models [41.068780235482514]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) のプログラミングアシスタントとしてのサイバーセキュリティを促進するために開発された,包括的なベンチマークであるCyberSecEvalを提案する。 CyberSecEvalは、2つの重要なセキュリティ領域におけるLSMの徹底的な評価を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T22:07:54Z)
• Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.505995908021525]
  マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。 従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。 グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T08:43:03Z)
• A Framework for Evaluating the Cybersecurity Risk of Real World, Machine Learning Production Systems [41.470634460215564]
  我々はML生産システムにサイバー攻撃を組み込むMulVAL攻撃グラフ生成および分析フレームワークの拡張を開発する。 提案された拡張を使用することで、セキュリティ実践者はMLコンポーネントを含む環境にアタックグラフ分析手法を適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T05:58:11Z)
• 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。