論文の概要: Inferring Discussion Topics about Exploitation of Vulnerabilities from Underground Hacking Forums
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04561v1
- Date: Tue, 7 May 2024 14:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 16:04:43.253067
- Title: Inferring Discussion Topics about Exploitation of Vulnerabilities from Underground Hacking Forums
- Title（参考訳）: 地下ハッキングフォーラムにおける脆弱性の爆発に関する考察
- Authors: Felipe Moreno-Vera,
- Abstract要約: 地下ハッキングフォーラムは、ハッキング技術と搾取に関する議論の交換の場として機能している。
本稿では,これらのフォーラムで議論されている脆弱性の鍵テーマを分析し,発見するためのトピックモデリングを用いた革新的なアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing sophistication of cyber threats necessitates proactive measures to identify vulnerabilities and potential exploits. Underground hacking forums serve as breeding grounds for the exchange of hacking techniques and discussions related to exploitation. In this research, we propose an innovative approach using topic modeling to analyze and uncover key themes in vulnerabilities discussed within these forums. The objective of our study is to develop a machine learning-based model that can automatically detect and classify vulnerability-related discussions in underground hacking forums. By monitoring and analyzing the content of these forums, we aim to identify emerging vulnerabilities, exploit techniques, and potential threat actors. To achieve this, we collect a large-scale dataset consisting of posts and threads from multiple underground forums. We preprocess and clean the data to ensure accuracy and reliability. Leveraging topic modeling techniques, specifically Latent Dirichlet Allocation (LDA), we uncover latent topics and their associated keywords within the dataset. This enables us to identify recurring themes and prevalent discussions related to vulnerabilities, exploits, and potential targets.
- Abstract（参考訳）: サイバー脅威の高度化は、脆弱性と潜在的なエクスプロイトを特定するための積極的な措置を必要とする。
地下ハッキングフォーラムは、ハッキング技術と搾取に関する議論の交換の場として機能している。
本研究では,これらのフォーラムで議論されている脆弱性の鍵テーマを分析し,発見するためのトピックモデリングを用いた革新的なアプローチを提案する。
本研究の目的は,地下ハッキングフォーラムにおける脆弱性関連議論を自動的に検出・分類できる機械学習モデルを開発することである。
これらのフォーラムの内容を監視し分析することにより、新たな脆弱性の特定、テクニックの活用、潜在的な脅威アクターの発見を目指す。
これを実現するために,複数の地下フォーラムからポストとスレッドからなる大規模データセットを収集した。
正確性と信頼性を確保するために、データの事前処理とクリーン化を行います。
トピックモデリング技術、特にLatent Dirichlet Allocation (LDA)を活用して、潜在トピックとその関連キーワードをデータセット内で発見する。
これにより、脆弱性やエクスプロイト、潜在的なターゲットに関連する、繰り返し発生するテーマや議論を特定できます。
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