論文の概要: The MESA Security Model 2.0: A Dynamic Framework for Mitigating Stealth Data Exfiltration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10880v1
- Date: Fri, 17 May 2024 16:14:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 15:34:03.820993
- Title: The MESA Security Model 2.0: A Dynamic Framework for Mitigating Stealth Data Exfiltration
- Title（参考訳）: MESA Security Model 2.0: ステルスデータの流出を緩和するための動的フレームワーク
- Authors: Sanjeev Pratap Singh, Naveed Afzal,
- Abstract要約: ステルスデータ流出は、隠蔽侵入、拡張された検出不能、機密データの不正な拡散を特徴とする重要なサイバー脅威である。
以上の結果から,従来の防衛戦略はこれらの高度な脅威に対処するには不十分であることが判明した。
この複雑な風景をナビゲートする上で、潜在的な脅威を予測し、防衛を継続的に更新することが重要です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rising complexity of cyber threats calls for a comprehensive reassessment of current security frameworks in business environments. This research focuses on Stealth Data Exfiltration, a significant cyber threat characterized by covert infiltration, extended undetectability, and unauthorized dissemination of confidential data. Our findings reveal that conventional defense-in-depth strategies often fall short in combating these sophisticated threats, highlighting the immediate need for a shift in information risk management across businesses. The evolving nature of cyber threats, driven by advancements in techniques such as social engineering, multi-vector attacks, and Generative AI, underscores the need for robust, adaptable, and comprehensive security strategies. As we navigate this complex landscape, it is crucial to anticipate potential threats and continually update our defenses. We propose a shift from traditional perimeter-based, prevention-focused models, which depend on a static attack surface, to a more dynamic framework that prepares for inevitable breaches. This suggested model, known as MESA 2.0 Security Model, prioritizes swift detection, immediate response, and ongoing resilience, thereby enhancing an organizations ability to promptly identify and neutralize threats, significantly reducing the consequences of security breaches. This study suggests that businesses adopt a forward-thinking and adaptable approach to security management to stay ahead of the ever-changing cyber threat landscape.
- Abstract（参考訳）: サイバー脅威の増大する複雑さは、ビジネス環境における現在のセキュリティフレームワークの包括的な再評価を要求する。
本研究は,隠蔽侵入,非検出性の拡張,機密データの不正拡散を特徴とする重要なサイバー脅威であるStealth Data Exfiltrationに焦点を当てる。
以上の結果から,従来の防衛戦略はこれらの高度な脅威に対処するに足りず,企業間の情報リスク管理の急激な転換の必要性を浮き彫りにしている。
社会工学、マルチベクター攻撃、ジェネラティブAIといった技術の発展によって引き起こされるサイバー脅威の進化する性質は、堅牢で適応可能で包括的なセキュリティ戦略の必要性を浮き彫りにしている。
この複雑な風景をナビゲートする際、潜在的な脅威を予測し、防衛を継続的に更新することが重要です。
本稿では,静的攻撃面に依存する従来の周辺モデルから,避けられない侵入に備えたよりダイナミックなフレームワークへの移行を提案する。
この提案されたモデルはMESA 2.0 Security Modelと呼ばれ、迅速な検出、即時応答、継続的なレジリエンスを優先し、組織が脅威を迅速に識別し、中立化する能力を高め、セキュリティ侵害の結果を大幅に減少させる。
この研究は、企業がセキュリティ管理に対する先進的で適応可能なアプローチを採用して、常に変化するサイバー脅威の状況に先んじていることを示唆している。
関連論文リスト
- Integrating Cybersecurity Frameworks into IT Security: A Comprehensive Analysis of Threat Mitigation Strategies and Adaptive Technologies [0.0]
サイバーセキュリティの脅威の状況は、IT構造を保護するための健全なフレームワークの開発を、積極的に推進している。
本稿では,サイバーセキュリティの脅威の性質の変化に対処する上での,このようなフレームワークの役割に焦点をあてて,ITセキュリティへのサイバーセキュリティフレームワークの適用について論じる。
この議論は、リアルタイム脅威検出と応答メカニズムのコアとして、人工知能(AI)や機械学習(ML)といった技術も挙げている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-02T03:38:48Z) - Cyber Shadows: Neutralizing Security Threats with AI and Targeted Policy Measures [0.0]
サイバー脅威は個人、組織、社会レベルでリスクを引き起こす。
本稿では,AI駆動型ソリューションと政策介入を統合した包括的サイバーセキュリティ戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-03T09:26:50Z) - 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) - Principles of Designing Robust Remote Face Anti-Spoofing Systems [60.05766968805833]
本稿では,デジタル攻撃に対する最先端の対面防止手法の脆弱性に光を当てる。
反偽造システムに遭遇する一般的な脅威を包括的に分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T02:05:35Z) - Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective [53.24281798458074]
顔認識システム(FRS)は、監視やユーザー認証を含む重要なアプリケーションにますます統合されている。
最近の研究によると、FRSの脆弱性は敵(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練)であることが明らかになっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T13:34:23Z) - The New Frontier of Cybersecurity: Emerging Threats and Innovations [0.0]
この研究は、個人、組織、社会全体に対するこれらの脅威の結果を掘り下げている。
これらの新興脅威の洗練と多様性は、サイバーセキュリティに対する多層的アプローチを必要とする。
本研究は、これらの脅威を緩和するための効果的な対策を実施することの重要性を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-05T12:08:20Z) - On the Security Risks of Knowledge Graph Reasoning [71.64027889145261]
我々は、敵の目標、知識、攻撃ベクトルに応じて、KGRに対するセキュリティ脅威を体系化する。
我々は、このような脅威をインスタンス化する新しいタイプの攻撃であるROARを提示する。
ROARに対する潜在的な対策として,潜在的に有毒な知識のフィルタリングや,対向的な拡張クエリによるトレーニングについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T18:47:42Z) - Fixed Points in Cyber Space: Rethinking Optimal Evasion Attacks in the
Age of AI-NIDS [70.60975663021952]
ネットワーク分類器に対するブラックボックス攻撃について検討する。
我々は、アタッカー・ディフェンダーの固定点がそれ自体、複雑な位相遷移を持つ一般サムゲームであると主張する。
攻撃防御力学の研究には連続的な学習手法が必要であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T23:42:16Z) - Reinforcement Learning for Feedback-Enabled Cyber Resilience [24.92055101652206]
サイバーレジリエンスは、不適切な保護とレジリエンスメカニズムを補完する新しいセキュリティパラダイムを提供する。
CRM(Cyber-Resilient Mechanism)は、既知の、あるいはゼロデイの脅威や、リアルタイムでの不確実性に適応するメカニズムである。
サイバーレジリエンスに関するRLに関する文献をレビューし、3つの主要な脆弱性に対するサイバーレジリエンスの防御について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-02T01:08:45Z) - A System for Automated Open-Source Threat Intelligence Gathering and
Management [53.65687495231605]
SecurityKGはOSCTIの収集と管理を自動化するシステムである。
AIとNLP技術を組み合わせて、脅威行動に関する高忠実な知識を抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T18:31:35Z) - 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。