論文の概要: Siren -- Advancing Cybersecurity through Deception and Adaptive Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06225v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 12:47:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 14:07:44.205917
- Title: Siren -- Advancing Cybersecurity through Deception and Adaptive Analysis
- Title（参考訳）: Siren -- 偽装と適応分析によるサイバーセキュリティの強化
- Authors: Girish Kulathumani, Samruth Ananthanarayanan, Ganesh Narayanan,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Siren represents a pioneering research effort aimed at fortifying cybersecurity through strategic integration of deception, machine learning, and proactive threat analysis. Drawing inspiration from mythical sirens, this project employs sophisticated methods to lure potential threats into controlled environments. The system features a dynamic machine learning model for real-time analysis and classification, ensuring continuous adaptability to emerging cyber threats. The architectural framework includes a link monitoring proxy, a purpose-built machine learning model for dynamic link analysis, and a honeypot enriched with simulated user interactions to intensify threat engagement. Data protection within the honeypot is fortified with probabilistic encryption. Additionally, the incorporation of simulated user activity extends the system's capacity to capture and learn from potential attackers even after user disengagement. Siren introduces a paradigm shift in cybersecurity, transforming traditional defense mechanisms into proactive systems that actively engage and learn from potential adversaries. The research strives to enhance user protection while yielding valuable insights for ongoing refinement in response to the evolving landscape of cybersecurity threats.
- Abstract（参考訳）: Sirenは、詐欺、機械学習、積極的な脅威分析の戦略的統合によるサイバーセキュリティの強化を目的とした、先駆的な研究活動である。
このプロジェクトは神話的なサイレンからインスピレーションを得て、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。
このシステムは、リアルタイム分析と分類のための動的機械学習モデルを備え、新興のサイバー脅威に対する継続的な適応性を保証する。
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汎用機械学習モデル、および脅威のエンゲージメントを強化するために、シミュレーションされたユーザインタラクションに富んだハニーポットが含まれている。
ハニーポット内のデータ保護は確率暗号で強化されている。
さらに、シミュレートされたユーザアクティビティが組み込まれたことで、ユーザ離脱後も攻撃者を捕捉し、学習する能力が拡張される。
Siren氏は、サイバーセキュリティのパラダイムシフトを導入し、従来の防衛メカニズムを、潜在的な敵から積極的に関与し学習する積極的なシステムに変換する。
この研究は、サイバーセキュリティの脅威の進化に反応して、継続的な改善のための貴重な洞察を得ながら、ユーザー保護を強化することを目指している。
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