論文の概要: Uncovering Semantics and Topics Utilized by Threat Actors to Deliver Malicious Attachments and URLs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08888v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 23:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:26:19.073157
• Title: Uncovering Semantics and Topics Utilized by Threat Actors to Deliver Malicious Attachments and URLs
• Title（参考訳）: 悪質なアタッチメントとURLを配信する恐れのあるアクターが利用したセマンティックスとトピックの発見
• Authors: Andrey Yakymovych, Abhishek Singh,
• Abstract要約: 本研究は、メールに埋め込まれた共通意味やテーマを特定するためにBERTopicの教師なしトピックモデリングを利用する。 我々は,BGE-M3のような多言語埋め込みモデルを用いて,内容の抽出と衛生化を行い,電子メールを前処理する。 我々の研究は、トピック量、コヒーレンス、多様性のメトリクスについて、異なるクラスタリングアルゴリズムを評価し比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.052800997441997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent threat reports highlight that email remains the top vector for delivering malware to endpoints. Despite these statistics, detecting malicious email attachments and URLs often neglects semantic cues linguistic features and contextual clues. Our study employs BERTopic unsupervised topic modeling to identify common semantics and themes embedded in email to deliver malicious attachments and call-to-action URLs. We preprocess emails by extracting and sanitizing content and employ multilingual embedding models like BGE-M3 for dense representations, which clustering algorithms(HDBSCAN and OPTICS) use to group emails by semantic similarity. Phi3-Mini-4K-Instruct facilitates semantic and hLDA aid in thematic analysis to understand threat actor patterns. Our research will evaluate and compare different clustering algorithms on topic quantity, coherence, and diversity metrics, concluding with insights into the semantics and topics commonly used by threat actors to deliver malicious attachments and URLs, a significant contribution to the field of threat detection.
• Abstract（参考訳）: 最近の脅威レポートは、メールがマルウェアをエンドポイントに届ける最上位のベクターであることを強調している。 これらの統計にもかかわらず、悪意のある電子メールの添付物やURLを検出することは、言語的特徴や文脈的手がかりを無視することが多い。 本研究はBERTopicアン教師なしトピックモデリングを用いて,メールに埋め込まれた共通意味やテーマを識別し,悪意のある添付ファイルやコール・ツー・アクションURLを提供する。 BGE-M3 のような多言語埋め込みモデルを用いて,クラスタリングアルゴリズム (HDBSCAN と OPTICS) を用いてセマンティックな類似性で電子メールをグループ化する。 Phi3-Mini-4K-Instructは、脅威アクターパターンを理解するために、セマンティックな解析とhLDA援助を促進する。 我々の研究は、脅威検出の分野において、悪意あるアタッチメントやURLを提供するために、脅威アクターが一般的に使用するセマンティクスやトピックに関する洞察から、トピック量、コヒーレンス、多様性のメトリクスに関する異なるクラスタリングアルゴリズムを評価し、比較する。

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