Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Clustering for Cybersecurity

論文の概要: Quantum Clustering for Cybersecurity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02314v1
Date: Mon, 5 Aug 2024 08:48:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-06 14:06:30.534496
Title: Quantum Clustering for Cybersecurity
Title（参考訳）: サイバーセキュリティのための量子クラスタリング
Authors: Walid El Maouaki, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Taoufik Said, Mohamed Bennai, Muhammad Shafique,
Abstract要約: 我々は、2022年のCISA Known Exploited Vulnerabilitiesカタログのデータを用いて、サイバーセキュリティの脆弱性を分析する新しい量子機械学習(QML)フレームワークを開発した。我々のフレームワークは、これらのデータを量子互換フォーマットにプリプロセスし、先進的な量子技術によるクラスタリング分析を可能にします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7329133349509926
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we develop a novel quantum machine learning (QML) framework to analyze cybersecurity vulnerabilities using data from the 2022 CISA Known Exploited Vulnerabilities catalog, which includes detailed information on vulnerability types, severity levels, common vulnerability scoring system (CVSS) scores, and product specifics. Our framework preprocesses this data into a quantum-compatible format, enabling clustering analysis through our advanced quantum techniques, QCSWAPK-means and QkernelK-means. These quantum algorithms demonstrate superior performance compared to state-of-the-art classical clustering techniques like k-means and spectral clustering, achieving Silhouette scores of 0.491, Davies-Bouldin indices below 0.745, and Calinski-Harabasz scores exceeding 884, indicating more distinct and well-separated clusters. Our framework categorizes vulnerabilities into distinct groups, reflecting varying levels of risk severity: Cluster 0, primarily consisting of critical Microsoft-related vulnerabilities; Cluster 1, featuring medium severity vulnerabilities from various enterprise software vendors and network solutions; Cluster 2, with high severity vulnerabilities from Adobe, Cisco, and Google; and Cluster 3, encompassing vulnerabilities from Microsoft and Oracle with high to medium severity. These findings highlight the potential of QML to enhance the precision of vulnerability assessments and prioritization, advancing cybersecurity practices by enabling more strategic and proactive defense mechanisms.
Abstract（参考訳）: 本研究では,脆弱性の種類,重大度レベル,共通脆弱性スコアリングシステム(CVSS)スコア,製品仕様などの詳細な情報を含む2022 CISA Known Exploited Vulnerabilitiesカタログのデータを用いて,サイバーセキュリティの脆弱性を分析する新しい量子機械学習(QML)フレームワークを開発する。我々のフレームワークは、これらのデータを量子互換フォーマットにプリプロセスし、先進的な量子技術、QCSWAPK-means、QkernelK-meansを通じてクラスタリング分析を可能にする。これらの量子アルゴリズムは、k平均やスペクトルクラスタリングのような最先端の古典的クラスタリング技術よりも優れた性能を示し、シルエットスコアは0.491、デイビー=ボルディン指数は0.745以下、カリンスキー=ハラバススコアは84を超える。私たちのフレームワークでは脆弱性を,さまざまなレベルのリスク重大さを反映して,さまざまなグループに分類しています。主にMicrosoft関連の重要な脆弱性で構成されているCluster 0,さまざまなエンタープライズソフトウェアベンダとネットワークソリューションによる中程度の重大さの脆弱性を特徴とするCluster 1,AdobeやCisco,Googleによる高重大さの脆弱性を備えたCluster 2,MicrosoftとOracleによる脆弱性を中程度の重大さで包含するCluster 3。これらの知見は、QMLが脆弱性評価と優先順位付けの精度を高める可能性を強調し、より戦略的で積極的な防御メカニズムを有効にすることでサイバーセキュリティの実践を推進している。

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