論文の概要: A dataset for cyber threat intelligence modeling of connected autonomous vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14600v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 16:55:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:49.011248
• Title: A dataset for cyber threat intelligence modeling of connected autonomous vehicles
• Title（参考訳）: 連結自動運転車のサイバー脅威インテリジェンスモデリングのためのデータセット
• Authors: Yinghui Wang, Yilong Ren, Hongmao Qin, Zhiyong Cui, Yanan Zhao, Haiyang Yu,
• Abstract要約: 本稿では,車両のサイバーセキュリティ知識マイニングに着目したサイバー脅威情報コーパスの作成について報告する。 提案したデータセットは、既存のアルゴリズムの性能を評価し、自動車分野におけるサイバー脅威情報モデリングの研究を進めるための貴重なリソースとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.58243748365034
• License:
• Abstract: Cyber attacks have become a vital threat to connected autonomous vehicles in intelligent transportation systems. Cyber threat intelligence, as the collection of cyber threat information, provides an ideal approach for responding to emerging vehicle cyber threats and enabling proactive security defense. Obtaining valuable information from enormous cybersecurity data using knowledge extraction technologies to achieve cyber threat intelligence modeling is an effective means to ensure automotive cybersecurity. Unfortunately, there is no existing cybersecurity dataset available for cyber threat intelligence modeling research in the automotive field. This paper reports the creation of a cyber threat intelligence corpus focusing on vehicle cybersecurity knowledge mining. This dataset, annotated using a joint labeling strategy, comprises 908 real automotive cybersecurity reports, containing 3678 sentences, 8195 security entities and 4852 semantic relations. We further conduct a comprehensive analysis of cyber threat intelligence mining algorithms based on this corpus. The proposed dataset will serve as a valuable resource for evaluating the performance of existing algorithms and advancing research in cyber threat intelligence modeling within the automotive field.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃は、インテリジェント交通システムにおいて、接続された自動運転車にとって重要な脅威となっている。 サイバー脅威情報(英語版)は、サイバー脅威情報の収集として、新興車両のサイバー脅威に対応し、積極的なセキュリティ防衛を可能にする理想的なアプローチを提供する。 知識抽出技術を用いて巨大なサイバーセキュリティデータから貴重な情報を取得し、サイバー脅威情報モデリングを実現することは、自動車のサイバーセキュリティを確保する効果的な手段である。 残念ながら、自動車分野におけるサイバー脅威情報モデル研究のための既存のサイバーセキュリティデータセットは存在しない。 本稿では,車両のサイバーセキュリティ知識マイニングに着目したサイバー脅威情報コーパスの作成について報告する。 このデータセットは、共同ラベル戦略を用いて注釈付けされ、実際の自動車サイバーセキュリティレポート908、3678の文、8195のセキュリティエンティティ、4852のセマンティックリレーションを含む。 我々はさらに、このコーパスに基づくサイバー脅威情報マイニングアルゴリズムの包括的な分析を行う。 提案したデータセットは、既存のアルゴリズムの性能を評価し、自動車分野におけるサイバー脅威情報モデリングの研究を進めるための貴重なリソースとなる。

関連論文リスト

• Collaborative Approaches to Enhancing Smart Vehicle Cybersecurity by AI-Driven Threat Detection [0.0]
  自動車産業はコネクテッド・アンド・オートマチック・カー(CAV)をますます採用している 新しい脆弱性とセキュリティ要件の出現により、高度な技術の統合は、CAVサイバーセキュリティを強化するための有望な道を示す。 自動運転車におけるサイバーセキュリティのロードマップは、効率的な侵入検知システムとAIベースの技術の重要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T04:08:42Z)
• Countering Autonomous Cyber Threats [40.00865970939829]
  ファンデーションモデルは、サイバードメイン内で広く、特に二元的関心事を提示します。 近年の研究では、これらの先進的なモデルが攻撃的なサイバースペース操作を通知または独立に実行する可能性を示している。 この研究は、孤立したネットワークでマシンを妥協する能力について、最先端のいくつかのFMを評価し、そのようなAIによる攻撃を倒す防御メカニズムを調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T22:46:44Z)
• Proactive security defense: cyber threat intelligence modeling for connected autonomous vehicles [18.956583063203738]
  我々は,サイバー脅威要素間の関係を抽出し,分析する,自動車用CTIモデリングフレームワークであるアクティムを提案する。 実験結果から,提案したBERT-DocHiatt-BiLSTM-LSTMモデルが既存手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T13:49:35Z)
• SEvenLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Abilities of Large Language Models in Cyber Threat Intelligence [27.550484938124193]
  本稿では,サイバーセキュリティのインシデント分析と応答能力をベンチマークし,評価し,改善するためのフレームワークを提案する。 サイバーセキュリティのWebサイトから、サイバーセキュリティの生テキストをクロールすることによって、高品質なバイリンガル命令コーパスを作成します。 命令データセットSEvenLLM-Instructは、マルチタスク学習目的のサイバーセキュリティLLMのトレーニングに使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T13:17:43Z)
• Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.505995908021525]
  マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。 従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。 グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T08:43:03Z)
• Recognizing and Extracting Cybersecurtity-relevant Entities from Text [1.7499351967216343]
  サイバー脅威インテリジェンス(Cyber Threat Intelligence、CTI)は、脅威ベクトル、脆弱性、攻撃を記述した情報である。 CTIはしばしば、サイバーセキュリティ知識グラフ(CKG)のようなAIベースのサイバー防衛システムのトレーニングデータとして使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T18:44:06Z)
• Generating Cyber Threat Intelligence to Discover Potential Security Threats Using Classification and Topic Modeling [6.0897744845912865]
  サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、能動的かつ堅牢なメカニズムの1つとして表現されている。 我々のゴールは、異なる教師なしおよび教師なしの学習技術を用いて、ハッカーフォーラムから関連するCTIを特定し、探索することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T02:30:29Z)
• A System for Automated Open-Source Threat Intelligence Gathering and Management [53.65687495231605]
  SecurityKGはOSCTIの収集と管理を自動化するシステムである。 AIとNLP技術を組み合わせて、脅威行動に関する高忠実な知識を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T18:31:35Z)
• A System for Efficiently Hunting for Cyber Threats in Computer Systems Using Threat Intelligence [78.23170229258162]
  ThreatRaptorは、OSCTIを使用してコンピュータシステムにおけるサイバー脅威ハンティングを容易にするシステムです。 ThreatRaptorは、(1)構造化OSCTIテキストから構造化された脅威行動を抽出する非監視で軽量で正確なNLPパイプライン、(2)簡潔で表現力のあるドメイン固有クエリ言語であるTBQLを提供し、悪意のあるシステムアクティビティを探し、(3)抽出された脅威行動からTBQLクエリを自動的に合成するクエリ合成メカニズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T19:44:09Z)
• Enabling Efficient Cyber Threat Hunting With Cyber Threat Intelligence [94.94833077653998]
  ThreatRaptorは、オープンソースのCyber Threat Intelligence(OSCTI)を使用して、コンピュータシステムにおける脅威追跡を容易にするシステムである。 構造化されていないOSCTIテキストから構造化された脅威行動を抽出し、簡潔で表現力豊かなドメイン固有クエリ言語TBQLを使用して悪意のあるシステムアクティビティを探索する。 広範囲にわたる攻撃事例の評価は、現実的な脅威狩りにおけるThreatRaptorの精度と効率を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T14:54:01Z)
• Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber Security Domain [58.30296637276011]
  本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。 サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T18:22:40Z)

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。