Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zero-Trust Network Access (ZTNA)

論文の概要: Zero-Trust Network Access (ZTNA)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20611v1
Date: Sun, 27 Oct 2024 22:01:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-29 12:20:09.385714
Title: Zero-Trust Network Access (ZTNA)
Title（参考訳）: Zero-Trust Network Access (ZTNA)
Authors: Vasilios Mavroudis,
Abstract要約: Zero-Trust Network Access (ZTNA) は,"信頼せず,常に検証" なアプローチを採用することで,ネットワークセキュリティの大幅なシフトを示すものだ。この作業はZTNAの詳細な分析を提供し、その原則やアーキテクチャ、アプリケーションを理解するための包括的なフレームワークを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32634122554914
License:
Abstract: Zero-Trust Network Access (ZTNA) marks a significant shift in network security by adopting a "never trust, always verify" approach. This work provides an in-depth analysis of ZTNA, offering a comprehensive framework for understanding its principles, architectures, and applications. We discuss its role in securing modern, complex network environments, which include cloud platforms, Internet of Things (IoT) devices, and hybrid enterprise networks. Our objective is to create a key resource for researchers and practitioners by reviewing critical methodologies, analyzing current implementations, and highlighting open challenges and research directions.
Abstract（参考訳）: Zero-Trust Network Access (ZTNA) は "信頼せず,常に検証する" アプローチを採用することで,ネットワークセキュリティの大幅なシフトを示すものだ。この作業はZTNAの詳細な分析を提供し、その原則やアーキテクチャ、アプリケーションを理解するための包括的なフレームワークを提供する。クラウドプラットフォーム、IoT(Internet of Things)デバイス、ハイブリッドエンタープライズネットワークを含む、現代的な複雑なネットワーク環境の確保におけるその役割について論じる。本研究の目的は,重要な方法論をレビューし,現在の実装を分析し,オープンな課題と研究の方向性を強調することで,研究者や実践者にとって重要なリソースを作ることである。

関連論文リスト

NetSafe: Exploring the Topological Safety of Multi-agent Networks [22.033551405492553]
本稿では, トポロジ的観点からのマルチエージェントネットワークの安全性に着目した。マルチエージェントネットワークが誤情報、偏見、有害な情報を含む攻撃にさらされる際のいくつかの重要な現象を同定する。高度に接続されたネットワークは敵の攻撃の拡散の影響を受けやすく、スターグラフのトポロジーにおけるタスクパフォーマンスは29.7%低下している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T06:54:27Z)
A Comprehensive Analysis of Routing Vulnerabilities and Defense Strategies in IoT Networks [0.0]
IoT(Internet of Things)はさまざまなドメインに革命をもたらし、相互接続性の向上とデータ交換を通じて大きなメリットを提供している。しかし、IoTネットワークに関連するセキュリティ上の課題は、その固有の脆弱性のため、ますます顕著になっている。本稿では、IoTアーキテクチャにおけるネットワーク層の詳細分析を行い、ルーティングアタックによる潜在的なリスクを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-17T04:38:53Z)
Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions [47.791246017237]
統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は多様な通信技術の洗練された収束を表現している。本稿では,Large Language Models (LLM) を ISATN に統合するトランスフォーメーションの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-05T15:23:43Z)
Networking Systems for Video Anomaly Detection: A Tutorial and Survey [56.44953602790945]
ビデオ異常検出(VAD)は人工知能(AI)コミュニティにおける基本的な研究課題である。この記事では、NSVADの初心者向けの包括的なチュートリアルを紹介します。我々は、産業用IoTおよびスマート都市における最新のNSVAD研究と、デプロイ可能なNSVADのためのエンドクラウド共同アーキテクチャを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-16T02:00:44Z)
The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-03T07:47:22Z)
Zero Trust: Applications, Challenges, and Opportunities [0.0]
この調査は、ゼロトラストの理論的基礎、実践的実装、応用、課題、今後のトレンドを包括的に調査する。クラウド環境の保護、リモートワークの促進、IoT(Internet of Things)エコシステムの保護におけるZero Trustの意義を強調します。 Zero TrustをAIや機械学習といった新興技術と統合することは、その有効性を高め、動的で応答性のあるセキュリティの展望を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-07T09:23:13Z)
Security for Quantum Networks [0.0]
セキュアな量子ネットワークの開発と評価のための包括的フレームワークの構築を目指す。我々の研究は、一般的な量子ネットワークを保護するためのハードウェアに依存しないフレームワークの開発に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-29T00:03:24Z)
Intelligent Zero Trust Architecture for 5G/6G Tactical Networks: Principles, Challenges, and the Role of Machine Learning [4.314956204483074]
課題を強調し,信頼できないコンポーネントを持つ5G/6Gネットワークのセキュリティフレームワークとして,インテリジェントゼロ信頼アーキテクチャ(i-ZTA)の概念を導入する。本稿では,現代の人工知能(AI)アルゴリズムを開発して,信頼できないネットワークにおける情報セキュリティを提供するi-ZTAのアーキテクチャ設計について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-04T13:14:29Z)
NetReAct: Interactive Learning for Network Summarization [60.18513812680714]
本論文では,テキストコーポラによる感覚生成のネットワーク可視化を支援する,新しいインタラクティブネットワーク要約アルゴリズムであるNetReActを提案する。 netreactが、他の非自明なベースラインよりも、隠れたパターンを明らかにする高品質な要約や視覚化の生成に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-22T03:56:26Z)
HYDRA: Pruning Adversarially Robust Neural Networks [58.061681100058316]
ディープラーニングは、敵対的攻撃に対する堅牢性の欠如と、大規模なニューラルネットワークサイズという、2つの大きな課題に直面している。そこで本稿では,頑健なトレーニング目標を意識したプルーニング手法を提案し,トレーニング目標にプルーンへの接続を探索させる。 HYDRAと題する我々の手法は,最先端のベニグニグニグニグニグニとロバストな精度で圧縮されたネットワークを同時に実現できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-24T19:54:53Z)
Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G Networks [84.2155885234293]
まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-22T14:38:11Z)

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。