論文の概要: Combining Threat Intelligence with IoT Scanning to Predict Cyber Attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17931v2
• Date: Sat, 30 Nov 2024 09:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 13:36:12.084529
• Title: Combining Threat Intelligence with IoT Scanning to Predict Cyber Attack
• Title（参考訳）: 脅威インテリジェンスとIoTスキャンを組み合わせてサイバー攻撃を予測する
• Authors: Jubin Abhishek Soni,
• Abstract要約: ダークウェブ情報を収集・分析するための新しい手法を提案してきた。 私は、政策立案と諜報研究の両方を導く可能性のあるサイバーセキュリティに関する既存の文献にコントリビュートしたいと思っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: While the Web has become a worldwide platform for communication, hackers and hacktivists share their ideology and communicate with members on the "Dark Web"-the reverse of the Web. Currently, the problems of information overload and difficulty to obtain a comprehensive picture of hackers and cyber-attackers hinder the effective analysis of predicting their activities on the Web. Also, there are currently more objects connected to the internet than there are people in the world and this gap will continue to grow as more and more objects gain ability to directly interface with the Internet. Many technical communities are vigorously pursuing research topics that contribute to the Internet of Things (IoT). In this paper I have proposed a novel methodology for collecting and analyzing the Dark Web information to identify websites of hackers from the Web sea, and how this information can help us in predicting IoT vulnerabilities. This methodology incorporates information collection, analysis, visualization techniques, and exploits some of the IoT devices. Through this research I want to contribute to the existing literature on cyber-security that could potentially guide in both policy-making and intelligence research.
• Abstract（参考訳）: Webはコミュニケーションのための世界的なプラットフォームになっているが、ハッカーやハッカーは彼らのイデオロギーを共有し、Webの逆転である"ダークウェブ"のメンバーと通信する。 現在、情報過負荷とハッカーやサイバー攻撃者の包括的画像取得の難しさは、Web上での活動を予測する効果的な分析を妨げている。 また、現在インターネットに接続されているオブジェクトは世界の人々よりも多く、インターネットと直接接続できるオブジェクトが増えれば、このギャップは拡大し続けます。 多くの技術コミュニティは、IoT(Internet of Things)に寄与する研究トピックを活発に追求しています。 本稿では,ハッカーのWebサイトを識別するためにダークウェブ情報を収集・分析する新たな手法を提案し,IoTの脆弱性の予測にどのように役立つかを提案する。 この方法論には、情報収集、分析、可視化技術が含まれており、IoTデバイスのいくつかを利用している。 この調査を通じて、私は、政策立案と諜報研究の両方を導く可能性のあるサイバーセキュリティに関する既存の文献に貢献したいと考えています。

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