論文の概要: A Taxonomy and Comparative Analysis of IPv4 ID Selection Correctness, Security, and Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06483v2
- Date: Fri, 12 Jul 2024 23:44:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 00:16:39.353714
- Title: A Taxonomy and Comparative Analysis of IPv4 ID Selection Correctness, Security, and Performance
- Title(参考訳): IPv4ID選択精度,セキュリティ,性能の分類と比較分析
- Authors: Joshua J. Daymude, Antonio M. Espinoza, Sean Bergen, Benjamin Mixon-Baca, Jeffrey Knockel, Jedidiah R. Crandall,
- Abstract要約: よりセキュアなインターネットへの戦いは、ネットワークプロトコルの最も基本的な部分を含む、多くの面で争われている。
本稿では,25年間のIPID利用履歴とそれに対応するIPID選択方法の変更を分類する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9361304616041675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The battle for a more secure Internet is waged on many fronts, including the most basic of networking protocols. Our focus is the IPv4 Identifier (IPID), an IPv4 header field as old as the Internet with an equally long history as an exploited side channel for scanning network properties, inferring off-path connections, and poisoning DNS caches. This article taxonomizes the 25-year history of IPID-based exploits and the corresponding changes to IPID selection methods. By mathematically analyzing these methods' correctness and security and empirically evaluating their performance, we reveal recommendations for best practice as well as shortcomings of current operating system implementations, emphasizing the value of systematic evaluations in network security.
- Abstract(参考訳): よりセキュアなインターネットへの戦いは、ネットワークプロトコルの最も基本的な部分を含む、多くの面で争われている。
IPv4 Identifier (IPID)は、IPv4ヘッダフィールドであり、ネットワーク特性をスキャンし、オフパス接続を推測し、DNSキャッシュを害する悪用されたサイドチャネルとして、インターネットと同じくらい長い歴史を持つ。
本稿では,25年間のIPID利用履歴とそれに対応するIPID選択方法の変更を分類する。
これらの手法の正しさと安全性を数学的に解析し、その性能を実証的に評価することにより、ネットワークセキュリティにおける体系的評価の価値を強調するとともに、現在のオペレーティングシステム実装の欠点と同様にベストプラクティスの推奨を明らかにする。
関連論文リスト
- TabSec: A Collaborative Framework for Novel Insider Threat Detection [8.27921273043059]
IoT(Internet of Things, モノのインターネット)とデータ共有の時代には、ユーザは自分の個人情報をエンタープライズデータベースに頻繁にアップロードして、サービスエクスペリエンスの向上を享受する。
しかし、システム脆弱性、リモートネットワーク侵入、インサイダーの脅威が広まれば、インターネット上のプライベートエンタープライズデータの露出が著しく増加する。
本稿では,これらの課題に対処する新たな脅威検出フレームワークTabITDを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T04:07:16Z) - Advancing Security in AI Systems: A Novel Approach to Detecting
Backdoors in Deep Neural Networks [3.489779105594534]
バックドアは、ディープニューラルネットワーク(DNN)上の悪意あるアクターと、データ処理のためのクラウドサービスによって悪用される。
提案手法は高度テンソル分解アルゴリズムを利用して,事前学習したDNNの重みを慎重に解析し,バックドアモデルとクリーンモデルとの区別を行う。
この進歩は、ネットワークシステムにおけるディープラーニングとAIのセキュリティを強化し、新興技術の脅威の進化に対して不可欠なサイバーセキュリティを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T03:10:11Z) - A Survey and Comparative Analysis of Security Properties of CAN Authentication Protocols [92.81385447582882]
コントロールエリアネットワーク(CAN)バスは車内通信を本質的に安全でないものにしている。
本稿では,CANバスにおける15の認証プロトコルをレビューし,比較する。
実装の容易性に寄与する本質的な運用基準に基づくプロトコルの評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T14:52:04Z) - The Evolution of DNS Security and Privacy [1.0603824305049263]
DNSは、脅威や攻撃を防ぐためのTCP/IPスタックの基本プロトコルの1つである。
本研究は,DNSに関連するリスクを調査し,ユーザプライバシ保護を図りながら,DNSエコシステムを様々な攻撃に対して耐性のあるものにするための最近の進歩について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T06:14:25Z) - A Survey of Secure Computation Using Trusted Execution Environments [80.58996305474842]
本稿では、TEEベースのセキュアな計算プロトコルの体系的なレビューと比較を行う。
まず、セキュアな計算プロトコルを3つの主要なカテゴリ、すなわち、セキュアなアウトソース計算、セキュアな分散計算、セキュアなマルチパーティ計算に分類する分類法を提案する。
これらの基準に基づき,汎用計算関数と特殊目的計算の両方に対して,最先端のTEEベースのセキュアな計算プロトコルを検証,検討し,比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T16:33:56Z) - Unsupervised Domain-adaptive Hash for Networks [81.49184987430333]
ドメイン適応型ハッシュ学習はコンピュータビジョンコミュニティでかなりの成功を収めた。
UDAHと呼ばれるネットワークのための教師なしドメイン適応型ハッシュ学習手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-20T12:09:38Z) - Deep Transfer Learning Based Intrusion Detection System for Electric
Vehicular Networks [0.0]
IVNデバイスのリスクは、複雑なデータ集約アーキテクチャのため、依然として安全で脆弱である。
従来の機械学習ベースのIDSは、現在の環境のセキュリティ要件に対処するためにアップデートする必要がある。
本論文では,IVN の深層移動学習に基づく IDS モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T03:06:49Z) - Benchmarks for Deep Off-Policy Evaluation [152.28569758144022]
我々は,政策外の評価のベンチマークに使用できるポリシーの集合を提案する。
私たちのベンチマークの目標は、一連の原則から動機付けられた進歩の標準化された尺度を提供することです。
この領域における今後の研究を促進するために、当社のデータとコードに対するオープンソースアクセスを提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T18:09:33Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly
Detection [66.05992706105224]
本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。
ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。
実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T19:29:35Z) - A Content-Based Deep Intrusion Detection System [12.590415345079995]
本稿では,トラフィックメタデータに加えて,トラフィックフローの純粋な内容を利用するディープ侵入検出(DID)システムを提案する。
この目的のために,LSTMをディープラーニング手法として,フレームワークに従ってオフラインIDSをデプロイし,評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T19:08:57Z)
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。