論文の概要: IDU-Detector: A Synergistic Framework for Robust Masquerader Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06172v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 13:03:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:52.161319
• Title: IDU-Detector: A Synergistic Framework for Robust Masquerader Attack Detection
• Title（参考訳）: IDU-Detector:ロバストマスクレーダ検出のための相乗的フレームワーク
• Authors: Zilin Huang, Xiulai Li, Xinyi Cao, Ke Chen, Longjuan Wang, Logan Bo-Yee Liu,
• Abstract要約: デジタル時代には、ユーザは個人データを企業データベースに格納し、データセキュリティを企業管理の中心とする。 大規模な攻撃面を考えると、アセットは弱い認証、脆弱性、マルウェアといった課題に直面している。 IDU-Detectorを導入し、侵入検知システム(IDS)とユーザ・エンティティ・ビヘイビア・アナリティクス(UEBA)を統合した。 この統合は、不正アクセスを監視し、システムギャップをブリッジし、継続的な監視を保証し、脅威識別を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3821216642235608
• License:
• Abstract: In the digital age, users store personal data in corporate databases, making data security central to enterprise management. Given the extensive attack surface, assets face challenges like weak authentication, vulnerabilities, and malware. Attackers may exploit vulnerabilities to gain unauthorized access, masquerading as legitimate users. Such attacks can lead to privacy breaches, business disruption, financial losses, and reputational damage. Complex attack vectors blur lines between insider and external threats. To address this, we introduce the IDU-Detector, integrating Intrusion Detection Systems (IDS) with User and Entity Behavior Analytics (UEBA). This integration monitors unauthorized access, bridges system gaps, ensures continuous monitoring, and enhances threat identification. Existing insider threat datasets lack depth and coverage of diverse attack vectors. This hinders detection technologies from addressing complex attack surfaces. We propose new, diverse datasets covering more attack scenarios, enhancing detection technologies. Testing our framework, the IDU-Detector achieved average accuracies of 98.96% and 99.12%. These results show effectiveness in detecting attacks, improving security and response speed, and providing higher asset safety assurance.
• Abstract（参考訳）: デジタル時代には、ユーザは個人データを企業データベースに格納し、データセキュリティを企業管理の中心とする。 大規模な攻撃面を考えると、アセットは弱い認証、脆弱性、マルウェアといった課題に直面している。 攻撃者は、不正アクセスを得るために脆弱性を悪用し、正当なユーザーとして偽装する。 このような攻撃は、プライバシー侵害、ビジネスの混乱、財政的損失、評判の被害につながる可能性がある。 複雑な攻撃ベクトルは、インサイダーと外部の脅威の間に線を曖昧にする。 この問題を解決するために、IDU-Detectorを導入し、侵入検知システム(IDS)とユーザ・エンティティ・ビヘイビア・アナリティクス(UEBA)を統合する。 この統合は、不正アクセスを監視し、システムギャップをブリッジし、継続的な監視を保証し、脅威識別を強化する。 既存のインサイダー脅威データセットには、さまざまな攻撃ベクトルの深さとカバレッジがない。 これにより、複雑な攻撃面に対処する検出技術が妨げられる。 我々は、より多くの攻撃シナリオをカバーし、検出技術を強化した、新しい多様なデータセットを提案する。 我々のフレームワークをテストすると、IDU-Detectorは98.96%と99.12%の平均的な精度を達成した。 これらの結果は,攻撃の検出,セキュリティと応答速度の向上,アセット安全性の確保に有効であることを示す。

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