論文の概要: CyberNFTs: Conceptualizing a decentralized and reward-driven intrusion detection system with ML

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11409v1
• Date: Sat, 31 Aug 2024 21:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:12:27.986870
• Title: CyberNFTs: Conceptualizing a decentralized and reward-driven intrusion detection system with ML
• Title（参考訳）: CyberNFTs: MLによる分散型および報酬駆動型侵入検知システムの概念化
• Authors: Synim Selimi, Blerim Rexha, Kamer Vishi,
• Abstract要約: この研究は、最先端のWeb3技術と情報セキュリティの相乗効果を調べる分析的および比較的手法を用いている。 提案モデルには、ブロックチェーンの概念、サイバー非偽造トークン(cyberNFT)報酬、機械学習アルゴリズム、パブリッシュ/サブスクライブアーキテクチャが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of the Internet, particularly the emergence of Web3, has transformed the ways people interact and share data. Web3, although still not well defined, is thought to be a return to the decentralization of corporations' power over user data. Despite the obsolescence of the idea of building systems to detect and prevent cyber intrusions, this is still a topic of interest. This paper proposes a novel conceptual approach for implementing decentralized collaborative intrusion detection networks (CIDN) through a proof-of-concept. The study employs an analytical and comparative methodology, examining the synergy between cutting-edge Web3 technologies and information security. The proposed model incorporates blockchain concepts, cyber non-fungible token (cyberNFT) rewards, machine learning algorithms, and publish/subscribe architectures. Finally, the paper discusses the strengths and limitations of the proposed system, offering insights into the potential of decentralized cybersecurity models.
• Abstract（参考訳）: インターネットの急速な進化、特にWeb3の出現は、人々のインタラクションやデータの共有の方法を変えました。 Web3はまだ明確に定義されていないが、それは企業によるユーザデータの分散化への回帰であると考えられている。 サイバー侵入を検知し、予防するシステムを構築するというアイデアは時代遅れだが、それでもこれは関心のある話題だ。 本稿では,概念実証を通じて分散協調侵入検知ネットワーク(CIDN)を実現するための新しい概念的アプローチを提案する。 この研究は、最先端のWeb3技術と情報セキュリティの相乗効果を調べる分析的および比較的手法を用いている。 提案モデルには、ブロックチェーンの概念、サイバー非偽造トークン(cyberNFT)報酬、機械学習アルゴリズム、パブリッシュ/サブスクライブアーキテクチャが含まれている。 最後に,提案システムの長所と短所について論じ,分散型サイバーセキュリティモデルの可能性について考察する。

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