論文の概要: Enhancing cybersecurity defenses: a multicriteria decision-making approach to MITRE ATT&CK mitigation strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19222v1
• Date: Sat, 27 Jul 2024 09:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 19:11:23.420903
• Title: Enhancing cybersecurity defenses: a multicriteria decision-making approach to MITRE ATT&CK mitigation strategy
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティ防衛の強化:MITRE ATT&CK緩和戦略に対する多基準意思決定アプローチ
• Authors: Ihab Mohamed, Hesham A. Hefny, Nagy R. Darwish,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cybersecurity is a big challenge as hackers are always trying to find new methods to attack and exploit system vulnerabilities. Cybersecurity threats and risks have increased in recent years, due to the increasing number of devices and networks connected. This has led to the development of new cyberattack patterns, such as ransomware, data breaches, and advanced persistent threats (APT). Consequently, defending such complicated attacks needs to stay up to date with the latest system vulnerabilities and weaknesses to set a proper cybersecurity defense strategy. This paper aims to propose a defense strategy for the presented security threats by determining and prioritizing which security control to put in place based on combining the MITRE ATT&CK framework with multi-criteria decision-making (MCDM) techniques. This approach helps organizations achieve a more robust and resilient cybersecurity posture.
• Abstract（参考訳）: ハッカーは常に、システムの脆弱性を攻撃して悪用する新しい方法を見つけようとしている。 近年、デバイスやネットワークの接続の増加により、サイバーセキュリティの脅威やリスクが増加している。 これにより、ランサムウェア、データ漏洩、高度な永続的脅威(APT)など、新たなサイバー攻撃パターンが開発された。 そのため、このような複雑な攻撃を防御するには、適切なサイバーセキュリティ防衛戦略を確立するために、最新のシステムの脆弱性と弱点を最新に保つ必要がある。 本稿では,MITRE ATT&CKフレームワークとMCDM(Multi-criteria decision-making)技術を組み合わせて,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御戦略を提案する。 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。

関連論文リスト

• Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.34702864029796]
  認証サイクル冗長性チェック(ACRIC)を提案する。 ACRICは、追加のハードウェアを必要とせずに後方互換性を保持し、プロトコルに依存しない。 ACRICは最小送信オーバーヘッド(1ms)で堅牢なセキュリティを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:26:05Z)
• SoK: Unifying Cybersecurity and Cybersafety of Multimodal Foundation Models with an Information Theory Approach [58.93030774141753]
  MFM(Multimodal foundation model)は、人工知能の大幅な進歩を表す。 本稿では,マルチモーダル学習におけるサイバーセーフティとサイバーセキュリティを概念化する。 我々は、これらの概念をMFMに統一し、重要な脅威を特定するための総合的知識体系化(SoK)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-17T23:06:20Z)
• Toward Mixture-of-Experts Enabled Trustworthy Semantic Communication for 6G Networks [82.3753728955968]
  本稿では,新しいMixture-of-Experts(MoE)ベースのSemComシステムを提案する。 このシステムはゲーティングネットワークと複数の専門家で構成され、それぞれ異なるセキュリティ課題に特化している。 ゲーティングネットワークは、ユーザ定義のセキュリティ要件に基づいて、異種攻撃に対抗するための適切な専門家を適応的に選択する。 車両ネットワークにおけるケーススタディは、MoEベースのSemComシステムの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T03:17:51Z)
• The MESA Security Model 2.0: A Dynamic Framework for Mitigating Stealth Data Exfiltration [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T16:14:45Z)
• 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)
• Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.505995908021525]
  マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。 従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。 グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T08:43:03Z)
• Defending against cybersecurity threats to the payments and banking system [0.0]
  サイバー犯罪の拡散は、銀行セクターの様々な利害関係者にとって大きな懸念である。 ソフトウェアシステムに対するサイバー攻撃のリスクを防止するには、サイバースペース内で動作しているエンティティを特定する必要がある。 本稿では,サイバー空間の資産を識別し,サイバー脅威を分類し,セキュリティ対策を提供し,タイプや機能を管理するためのセキュリティ対策をマップ化する,様々なアプローチについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T11:55:11Z)
• 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)
• Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense [7.321728608775741]
  強化学習(RL)の防御政策の最適化と検証を目的とした新しいハイブリッド自律エージェントアーキテクチャを紹介します。 我々は、安全かつ効果的な行動に向けてRL決定を操るために、制約検証(SMT(Satisfiability modulo theory))を用いる。 シミュレーションCPS環境における提案手法の評価は,エージェントが最適方針を迅速に学習し,99%のケースで多種多様な攻撃戦略を破ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T01:08:30Z)
• 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。