論文の概要: PsybORG+: Modeling and Simulation for Detecting Cognitive Biases in Advanced Persistent Threats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01310v3
• Date: Tue, 13 Aug 2024 14:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 19:58:40.304732
• Title: PsybORG+: Modeling and Simulation for Detecting Cognitive Biases in Advanced Persistent Threats
• Title（参考訳）: PsybORG+:先進的脅威における認知バイアスのモデル化とシミュレーション
• Authors: Shuo Huang, Fred Jones, Nikolos Gurney, David Pynadath, Kunal Srivastava, Stoney Trent, Peggy Wu, Quanyan Zhu,
• Abstract要約: PsybORG$+$は、認知的脆弱性に影響されたAPTの振る舞いをモデル化するために設計されたマルチエージェントのサイバーセキュリティシミュレーション環境である。 分類モデルは認知的脆弱性推論のために構築され、シミュレータは合成データ生成のために設計されている。 PsybORG$+$は、損失回避と確認バイアスレベルが異なるAPT攻撃者を効果的にモデル化できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.161416622040722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advanced Persistent Threats (APTs) bring significant challenges to cybersecurity due to their sophisticated and stealthy nature. Traditional cybersecurity measures fail to defend against APTs. Cognitive vulnerabilities can significantly influence attackers' decision-making processes, which presents an opportunity for defenders to exploit. This work introduces PsybORG$^+$, a multi-agent cybersecurity simulation environment designed to model APT behaviors influenced by cognitive vulnerabilities. A classification model is built for cognitive vulnerability inference and a simulator is designed for synthetic data generation. Results show that PsybORG$^+$ can effectively model APT attackers with different loss aversion and confirmation bias levels. The classification model has at least a 0.83 accuracy rate in predicting cognitive vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: Advanced Persistent Threats (APT)は、高度でステルスな性質のため、サイバーセキュリティに重大な課題をもたらす。 従来のサイバーセキュリティ対策はAPTに対する防衛に失敗する。 認知的脆弱性は攻撃者の意思決定プロセスに大きな影響を与える可能性がある。 PsybORG$^+$は、認知的脆弱性に影響されたAPTの振る舞いをモデル化するために設計されたマルチエージェントのサイバーセキュリティシミュレーション環境である。 分類モデルは認知的脆弱性推論のために構築され、シミュレータは合成データ生成のために設計されている。 PsybORG$^+$は、損失回避と確認バイアスレベルが異なるAPT攻撃者を効果的にモデル化できることを示す。 分類モデルは、認知的脆弱性を予測する際に少なくとも0.83の精度率を有する。

関連論文リスト

• CAT: Concept-level backdoor ATtacks for Concept Bottleneck Models [8.236058439213473]
  概念ボトルネックモデル(CBM)は、高レベルな意味情報を活用することで、解釈可能性を改善するための重要なアプローチとして登場した。 CBMはセキュリティ上の脅威、特にモデル動作を隠蔽的に操作できるバックドア攻撃の影響を受けやすい。 CAT(Concept-level Backdoor ATtacks)は,CBM内の概念表現を利用して,トレーニング中にトリガを埋め込む手法である。 強化された攻撃パターンであるCAT+は、最も効果的でステルス的な概念トリガーを体系的に選択する相関関数を組み込んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T08:14:17Z)
• Mitigating Malicious Attacks in Federated Learning via Confidence-aware Defense [3.685395311534351]
  Federated Learning(FL)は、分散機械学習ダイアグラムで、複数のクライアントがプライベートなローカルデータを共有せずに、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることができる。 FLシステムは、データ中毒やモデル中毒を通じて悪意のあるクライアントで起こっている攻撃に対して脆弱である。 既存の防御方法は通常、特定の種類の中毒を緩和することに焦点を当てており、しばしば目に見えないタイプの攻撃に対して効果がない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T20:27:45Z)
• The Pitfalls and Promise of Conformal Inference Under Adversarial Attacks [90.52808174102157]
  医療画像や自律運転などの安全クリティカルな応用においては、高い敵の堅牢性を維持し、潜在的敵の攻撃から保護することが不可欠である。 敵対的に訓練されたモデルに固有の不確実性に関して、注目すべき知識ギャップが残っている。 本研究では,共形予測(CP)の性能を標準対向攻撃の文脈で検証することにより,ディープラーニングモデルの不確実性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T18:05:19Z)
• Black-box Adversarial Transferability: An Empirical Study in Cybersecurity Perspective [0.0]
  敵対的機械学習では、悪意のあるユーザは、トレーニングまたはテストフェーズ中に、相手の摂動入力をモデルに挿入することで、ディープラーニングモデルを騙そうとします。 サイバー攻撃検知システムにおけるブラックボックスの逆転現象を実証的に検証する。 その結果,攻撃者が対象モデルの内部情報にアクセスできなくても,どんなディープラーニングモデルでも敵攻撃に強い影響を受けやすいことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T06:56:28Z)
• Enabling Privacy-Preserving Cyber Threat Detection with Federated Learning [4.475514208635884]
  本研究は, プライバシー保護型サイバー脅威検出のための学習の可能性について, 有効性, ビザンチンレジリエンス, 効率の観点から, 体系的に検証した。 FLトレーニングされた検出モデルは、中央訓練された検出モデルに匹敵する性能が得られることを示す。 現実的な脅威モデルの下では、FLはデータ中毒とモデル中毒の両方の攻撃に対して抵抗性があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T01:16:56Z)
• Avoid Adversarial Adaption in Federated Learning by Multi-Metric Investigations [55.2480439325792]
  Federated Learning(FL)は、分散機械学習モデルのトレーニング、データのプライバシの保護、通信コストの低減、多様化したデータソースによるモデルパフォーマンスの向上を支援する。 FLは、中毒攻撃、標的外のパフォーマンス劣化とターゲットのバックドア攻撃の両方でモデルの整合性を損なうような脆弱性に直面している。 我々は、複数の目的に同時に適応できる、強い適応的敵の概念を新たに定義する。 MESASは、実際のデータシナリオで有効であり、平均オーバーヘッドは24.37秒である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T11:44:42Z)
• Model-Agnostic Meta-Attack: Towards Reliable Evaluation of Adversarial Robustness [53.094682754683255]
  モデル非依存型メタアタック(MAMA)アプローチにより,より強力な攻撃アルゴリズムを自動検出する。 本手法は、繰り返しニューラルネットワークによってパラメータ化された逆攻撃を学習する。 本研究では,未知の防御を攻撃した場合の学習能力を向上させるために,モデルに依存しない訓練アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T13:54:24Z)
• CC-Cert: A Probabilistic Approach to Certify General Robustness of Neural Networks [58.29502185344086]
  安全クリティカルな機械学習アプリケーションでは、モデルを敵の攻撃から守ることが不可欠である。 意味的に意味のある入力変換に対して、ディープラーニングモデルの証明可能な保証を提供することが重要である。 我々はChernoff-Cramer境界に基づく新しい普遍確率的証明手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T12:46:04Z)
• Adversarial Attacks for Tabular Data: Application to Fraud Detection and Imbalanced Data [3.2458203725405976]
  逆の攻撃は、逆の例、つまり、AIシステムが間違った出力を返すように誘導するわずかに変更された入力を生成することを目的としています。 本稿では,不正検出の文脈において,最先端アルゴリズムを不均衡データに適用する新しい手法を提案する。 実験の結果,提案する修正が攻撃成功率に繋がることがわかった。 実世界の生産システムに適用した場合,提案手法は,高度なaiに基づく不正検出手法の堅牢性に重大な脅威を与える可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-20T08:58:29Z)
• Defense for Black-box Attacks on Anti-spoofing Models by Self-Supervised Learning [71.17774313301753]
  本研究では,自己指導型高水準表現の堅牢性について,敵攻撃に対する防御に利用して検討する。 ASVspoof 2019データセットの実験結果は、Mockingjayによって抽出されたハイレベルな表現が、敵の例の転送可能性を妨げることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T03:03:06Z)
• Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning and concept drift [62.997667081978825]
  人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。 本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)

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。