論文の概要: Enhancing Security Testing Software for Systems that Cannot be Subjected to the Risks of Penetration Testing Through the Incorporation of Multi-threading and and Other Capabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10893v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 05:09:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 17:48:51.793420
- Title: Enhancing Security Testing Software for Systems that Cannot be Subjected to the Risks of Penetration Testing Through the Incorporation of Multi-threading and and Other Capabilities
- Title(参考訳): マルチスレッドおよびその他の機能の導入による侵入試験のリスクを負わないシステムに対するセキュリティテストソフトの強化
- Authors: Matthew Tassava, Cameron Kolodjski, Jordan Milbrath, Jeremy Straub,
- Abstract要約: SONARRは複雑なミッションクリティカルシステムのためのシステム脆弱性解析ツールである。
本稿では,マルチスレッドSONARRアルゴリズムと他の拡張アルゴリズムの性能について述べる。
- 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: The development of a system vulnerability analysis tool (SVAT) for complex mission critical systems (CMCS) produced the software for operation and network attack results review (SONARR). This software builds upon the Blackboard Architecture and uses its a rule-fact logic to assess model networks to identify potential pathways that an attacker might take through them via the exploitation of vulnerabilities within the network. The SONARR objects and algorithm were developed previously; however, performance was insufficient for analyzing large networks. This paper describes and analyzes the performance of a multi-threaded SONARR algorithm and other enhancements which were developed to increase SONARR's performance and facilitate the analysis of large networks.
- Abstract(参考訳): 複雑なミッションクリティカルシステム(CMCS)のためのシステム脆弱性解析ツール(SVAT)の開発は、運用およびネットワーク攻撃結果レビュー(SONARR)のためのソフトウェアを開発した。
このソフトウェアは、ブラックボードアーキテクチャの上に構築され、そのルールファクトロジックを使用して、モデルネットワークを評価し、攻撃者がネットワーク内の脆弱性を悪用することでそれらを通過する可能性のある経路を特定する。
SONARRオブジェクトとアルゴリズムは以前開発されたが、大規模なネットワークを解析するには性能が不十分であった。
本稿では,SONARRの性能向上と大規模ネットワークの解析を容易にするために開発されたマルチスレッドSONARRアルゴリズムとその他の拡張について述べる。
関連論文リスト
- In-Context Experience Replay Facilitates Safety Red-Teaming of Text-to-Image Diffusion Models [97.82118821263825]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは目覚ましい進歩を見せているが、有害なコンテンツを生成する可能性はまだMLコミュニティにとって重要な関心事である。
ICERは,解釈可能かつ意味論的に意味のある重要なプロンプトを生成する新しい赤チームフレームワークである。
我々の研究は、より堅牢な安全メカニズムをT2Iシステムで開発するための重要な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T04:17:24Z) - Task-Oriented Real-time Visual Inference for IoVT Systems: A Co-design Framework of Neural Networks and Edge Deployment [61.20689382879937]
タスク指向エッジコンピューティングは、データ分析をエッジにシフトすることで、この問題に対処する。
既存の手法は、高いモデル性能と低いリソース消費のバランスをとるのに苦労している。
ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい協調設計フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T19:02:54Z) - Adversarial Challenges in Network Intrusion Detection Systems: Research Insights and Future Prospects [0.33554367023486936]
本稿では,機械学習を用いたネットワーク侵入検知システム(NIDS)の総合的なレビューを行う。
NIDSにおける既存の研究を批判的に検討し、重要なトレンド、強み、限界を強調した。
我々は、この分野における新たな課題について議論し、より堅牢でレジリエントなNIDSの開発に向けた洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T13:27:29Z) - Enhanced Convolution Neural Network with Optimized Pooling and Hyperparameter Tuning for Network Intrusion Detection [0.0]
ネットワーク侵入検知システム(NIDS)のための拡張畳み込みニューラルネットワーク(EnCNN)を提案する。
我々はEnCNNと、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクトルマシン(SVM)、ランダムフォレスト、AdaBoost、Votting Ensembleといったアンサンブル手法など、さまざまな機械学習アルゴリズムを比較した。
その結果,EnCNNは検出精度を大幅に向上し,最先端アプローチよりも10%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T11:20:20Z) - Technical Upgrades to and Enhancements of a System Vulnerability Analysis Tool Based on the Blackboard Architecture [0.0]
このシステムでは、ブラックボードアーキテクチャのルールファクトパラダイムに基づく一般化ロジックが実装された。
本稿は,マルチスレッディングの実装を含む今後の研究の道筋について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T05:06:42Z) - Advancing Security in AI Systems: A Novel Approach to Detecting
Backdoors in Deep Neural Networks [3.489779105594534]
バックドアは、ディープニューラルネットワーク(DNN)上の悪意あるアクターと、データ処理のためのクラウドサービスによって悪用される。
提案手法は高度テンソル分解アルゴリズムを利用して,事前学習したDNNの重みを慎重に解析し,バックドアモデルとクリーンモデルとの区別を行う。
この進歩は、ネットワークシステムにおけるディープラーニングとAIのセキュリティを強化し、新興技術の脅威の進化に対して不可欠なサイバーセキュリティを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T03:10:11Z) - Deep Learning Algorithms Used in Intrusion Detection Systems -- A Review [0.0]
本稿では,CNN,Recurrent Neural Networks(RNN),Deep Belief Networks(DBN),Deep Neural Networks(DNN),Long Short-Term Memory(LSTM),Autoencoders(AE),Multi-Layer Perceptrons(MLP),Self-Normalizing Networks(SNN),Hybrid Model(ネットワーク侵入検知システム)など,近年のディープラーニング技術の進歩について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T20:57:35Z) - It Is Time To Steer: A Scalable Framework for Analysis-driven Attack Graph Generation [50.06412862964449]
アタックグラフ(AG)は、コンピュータネットワークに対するマルチステップ攻撃に対するサイバーリスクアセスメントをサポートする最も適したソリューションである。
現在の解決策は、アルゴリズムの観点から生成問題に対処し、生成が完了した後のみ解析を仮定することである。
本稿では,アナリストがいつでもシステムに問い合わせることのできる新しいワークフローを通じて,従来のAG分析を再考する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T10:44:58Z) - Federated Learning with Unreliable Clients: Performance Analysis and
Mechanism Design [76.29738151117583]
Federated Learning(FL)は、分散クライアント間で効果的な機械学習モデルをトレーニングするための有望なツールとなっている。
しかし、低品質のモデルは信頼性の低いクライアントによってアグリゲータサーバにアップロードすることができ、劣化やトレーニングの崩壊につながる。
クライアントの信頼できない振る舞いをモデル化し、このようなセキュリティリスクを軽減するための防御メカニズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-10T08:02:27Z) - Increasing the Confidence of Deep Neural Networks by Coverage Analysis [71.57324258813674]
本稿では、異なる安全でない入力に対してモデルを強化するために、カバレッジパラダイムに基づく軽量な監視アーキテクチャを提案する。
実験結果から,提案手法は強力な対向例とアウト・オブ・ディストリビューション・インプットの両方を検出するのに有効であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T16:38:26Z) - Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly
Detection [66.05992706105224]
本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。
ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。
実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T19:29:35Z)
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。