論文の概要: Comprehensive Survey on Adversarial Examples in Cybersecurity: Impacts, Challenges, and Mitigation Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12217v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 01:54:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:50.270845
• Title: Comprehensive Survey on Adversarial Examples in Cybersecurity: Impacts, Challenges, and Mitigation Strategies
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティの逆転事例に関する包括的調査:影響、課題、緩和戦略
• Authors: Li Li,
• Abstract要約: 広告敵例(AE)は、ディープラーニングベースのシステムの堅牢性と信頼性に重要な課題を提起する。 本稿では,主要なサイバーセキュリティアプリケーションに対するAE攻撃の影響を概観する。 我々は,近年の防御機構の進歩を探求し,グラデーションマスキング,対人訓練,検出技術について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.606106768645647
• License:
• Abstract: Deep learning (DL) has significantly transformed cybersecurity, enabling advancements in malware detection, botnet identification, intrusion detection, user authentication, and encrypted traffic analysis. However, the rise of adversarial examples (AE) poses a critical challenge to the robustness and reliability of DL-based systems. These subtle, crafted perturbations can deceive models, leading to severe consequences like misclassification and system vulnerabilities. This paper provides a comprehensive review of the impact of AE attacks on key cybersecurity applications, highlighting both their theoretical and practical implications. We systematically examine the methods used to generate adversarial examples, their specific effects across various domains, and the inherent trade-offs attackers face between efficacy and resource efficiency. Additionally, we explore recent advancements in defense mechanisms, including gradient masking, adversarial training, and detection techniques, evaluating their potential to enhance model resilience. By summarizing cutting-edge research, this study aims to bridge the gap between adversarial research and practical security applications, offering insights to fortify the adoption of DL solutions in cybersecurity.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、サイバーセキュリティを大きく変革し、マルウェア検出、ボットネット識別、侵入検出、ユーザ認証、暗号化されたトラフィック分析の進歩を可能にした。 しかし、逆例(AE)の台頭は、DLベースのシステムの堅牢性と信頼性に重大な課題をもたらす。 これらの微妙で巧妙な摂動はモデルを騙し、誤分類やシステムの脆弱性といった深刻な結果をもたらす。 本稿では,AE攻撃が主要なサイバーセキュリティアプリケーションに与える影響を概観し,その理論的および実践的影響を概観する。 本研究では, 敵の事例を生成する方法, 様々な領域にまたがる特定の効果, 攻撃者が直面する本質的なトレードオフについて, 有効性と資源効率の両立を系統的に検討する。 さらに, 勾配マスキング, 対向訓練, 検出技術などの防衛機構の最近の進歩について検討し, モデルレジリエンスを高める可能性について検討した。 本研究は,最先端の研究を要約することにより,敵研究と現実的なセキュリティアプリケーションとのギャップを埋めることを目的として,サイバーセキュリティにおけるDLソリューションの採用を実証するための洞察を提供する。

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