論文の概要: The Kubernetes Security Landscape: AI-Driven Insights from Developer Discussions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04647v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 23:00:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 21:25:10.669989
- Title: The Kubernetes Security Landscape: AI-Driven Insights from Developer Discussions
- Title(参考訳): Kubernetesのセキュリティランドスケープ - 開発者の議論からAI駆動の視点
- Authors: J. Alexander Curtis, Nasir U. Eisty,
- Abstract要約: セキュリティ関連の投稿は、これらのフォーラムで第4位にランクされた。
セキュリティ関連の投稿はこれらのフォーラムで第4位にランクされ、全体的な議論の12.3%を占めた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Kubernetes, the go-to container orchestration solution, has swiftly become the industry standard for managing containers at scale in production environments. Its widespread adoption, particularly in large organizations, has elevated its profile and made it a prime target for security concerns. This study aims to understand how prevalent security concerns are among Kubernetes practitioners by analyzing all Kubernetes posts made on Stack Overflow over the past four years. We gathered security insights from Kubernetes practitioners and transformed the data through machine learning algorithms for cleaning and topic clustering. Subsequently, we used advanced AI tools to automatically generate topic descriptions, thereby reducing the analysis process. In our analysis, security-related posts ranked as the fourth most prevalent topic in these forums, comprising 12.3% of the overall discussions. Furthermore, the findings indicated that although the frequency of security discussions has remained constant, their popularity and influence have experienced significant growth. Kubernetes users consistently prioritize security topics, and the rising popularity of security posts reflects a growing interest and concern for maintaining secure Kubernetes clusters. The findings underscore key security issues that warrant further research and the development of additional tools to resolve them.
- Abstract(参考訳): コンテナオーケストレーションソリューションのKubernetesは、プロダクション環境でコンテナを大規模に管理するための業界標準として、急速に普及している。
特に大規模組織で広く採用されていることで、そのプロファイルが向上し、セキュリティ上の問題の主要なターゲットとなっている。
この研究は、過去4年間にStack Overflow上に投稿されたすべてのKubernetesポストを分析して、Kubernetes実践者の間でどの程度のセキュリティ上の懸念があるのかを理解することを目的としている。
私たちはKubernetesの実践者からセキュリティの洞察を集め、クリーニングとトピッククラスタリングのための機械学習アルゴリズムを通じてデータを変換しました。
その後、高度なAIツールを使用してトピック記述を自動的に生成し、分析プロセスを短縮した。
この分析では、セキュリティ関連の投稿がこれらのフォーラムで第4位にランクされ、全体的な議論の12.3%を占めた。
さらに,セキュリティに関する議論の頻度は一定だが,その人気と影響力は著しく増大している。
Kubernetesユーザは一貫してセキュリティトピックを優先し、セキュリティポストの人気は、セキュアなKubernetesクラスタを維持することへの関心と関心の高まりを反映している。
この発見は、さらなる研究とそれを解決するための追加ツールの開発を保証する重要なセキュリティ問題を強調している。
関連論文リスト
- ChatNVD: Advancing Cybersecurity Vulnerability Assessment with Large Language Models [0.46873264197900916]
本稿では,Large Language Models (LLMs) のソフトウェア脆弱性評価への応用について検討する。
我々は,OpenAIによるGPT-4o mini,MetaによるLlama 3,GoogleによるGemini 1.5 Proの3つの著名なLCMを利用して,ChatNVDの3つの変種を開発した。
それらの有効性を評価するために,一般的なセキュリティ脆弱性質問を含む包括的アンケートを用いて,これらのモデルの比較分析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T03:45:49Z) - New Emerged Security and Privacy of Pre-trained Model: a Survey and Outlook [54.24701201956833]
セキュリティとプライバシーの問題は、事前訓練されたモデルに対するユーザーの信頼を損なう。
現在の文献は、事前訓練されたモデルに対する攻撃と防御の明確な分類を欠いている。
この分類法は、攻撃と防御をNo-Change、Input-Change、Model-Changeアプローチに分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-12T10:15:33Z) - S3C2 Summit 2023-11: Industry Secure Supply Chain Summit [60.025314516749205]
本稿は2023年11月16日に開催された産業安全供給チェーンサミットを要約する。
このサミットの目的は、オープンな議論、相互共有を可能にし、ソフトウェアサプライチェーンの確保において、実践経験のある業界実践者が直面する共通の課題に光を当てることだった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-29T13:40:06Z) - Safetywashing: Do AI Safety Benchmarks Actually Measure Safety Progress? [59.96471873997733]
我々は、より有意義な安全指標を開発するための実証的な基盤を提案し、機械学習研究の文脈でAIの安全性を定義する。
我々は、AI安全研究のためのより厳格なフレームワークを提供し、安全性評価の科学を前進させ、測定可能な進歩への道筋を明らかにすることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-31T17:59:24Z) - A Survey of Unikernel Security: Insights and Trends from a Quantitative Analysis [0.0]
本研究では、TF-IDFを用いた定量的手法を用いて、ユニカーネル研究文献におけるセキュリティ議論の焦点の分析を行う。
メモリ保護拡張とデータ実行防止は最も頻度の低いトピックであり、SGXは最も頻繁なトピックであった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T00:51:12Z) - Sok: Comprehensive Security Overview, Challenges, and Future Directions of Voice-Controlled Systems [10.86045604075024]
Voice Control Systemsをスマートデバイスに統合することで、セキュリティの重要性が強調される。
現在の研究では、VCSの脆弱性が多数発見され、ユーザのプライバシとセキュリティに重大なリスクが提示されている。
本稿では,VCSの階層的モデル構造を導入し,既存の文献を体系的に分類・分析するための新しいレンズを提供する。
我々は,その技術的原則に基づいて攻撃を分類し,その方法,目標,ベクトル,行動など,さまざまな属性を徹底的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T12:18:46Z) - S3C2 Summit 2024-03: Industry Secure Supply Chain Summit [51.12259456590232]
サプライチェーンのセキュリティは、敵の攻撃から守る上で、考慮すべき重要な指標となっている。
3月7日,Secure Software Supply Chain Center (S3C2) の研究者が14人の業界リーダ,開発者,オープンソースエコシステムのユーザを集め,サプライチェーンのセキュリティ状況について議論した。
サミットの目標は、企業と開発者の間で洞察を共有して、これから進む新しいコラボレーションやアイデアを育むことだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T16:53:14Z) - Inferring Discussion Topics about Exploitation of Vulnerabilities from Underground Hacking Forums [0.0]
地下ハッキングフォーラムは、ハッキング技術と搾取に関する議論の交換の場として機能している。
本稿では,これらのフォーラムで議論されている脆弱性の鍵テーマを分析し,発見するためのトピックモデリングを用いた革新的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T14:54:32Z) - Cyber security and the Leviathan [0.0]
政治哲学者トマス・ホッブスの業績、特にレヴィアサンは、これらの機能や西洋社会におけるサイバーセキュリティの文脈を理解するための有用なレンズを提供している。
以上の結果から,これらの企業におけるサイバーセキュリティは,さらに関与するホッブシアン的特徴を多く示し,より広いレヴァイアサン風の国家に大きなメリットをもたらすことを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T09:35:36Z) - Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI
Safety [54.478842696269304]
安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。
近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。
本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T09:54:54Z) - 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)
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。