論文の概要: Exploring AI-Enabled Cybersecurity Frameworks: Deep-Learning Techniques, GPU Support, and Future Enhancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12648v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 08:14:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 14:01:58.864253
- Title: Exploring AI-Enabled Cybersecurity Frameworks: Deep-Learning Techniques, GPU Support, and Future Enhancements
- Title(参考訳): AIで実現可能なサイバーセキュリティフレームワークの探索 - ディープラーニング技術、GPUサポート、今後の拡張
- Authors: Tobias Becher, Simon Torka,
- Abstract要約: 新たなサイバーセキュリティシステムは、インシデントを検出し、アラートを分析し、イベントに応答する能力を高めるために、AIテクニック、特にディープラーニングアルゴリズムを取り入れている。
これらの技術は、動的なセキュリティ脅威と戦うための有望なアプローチを提供するが、しばしばかなりの計算資源を必要とする。
我々は、38のサイバーセキュリティフレームワークのうち3つのうち3つが活用している、合計2つの深層学習アルゴリズムを特定した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4419843514606336
- License:
- Abstract: Traditional rule-based cybersecurity systems have proven highly effective against known malware threats. However, they face challenges in detecting novel threats. To address this issue, emerging cybersecurity systems are incorporating AI techniques, specifically deep-learning algorithms, to enhance their ability to detect incidents, analyze alerts, and respond to events. While these techniques offer a promising approach to combating dynamic security threats, they often require significant computational resources. Therefore, frameworks that incorporate AI-based cybersecurity mechanisms need to support the use of GPUs to ensure optimal performance. Many cybersecurity framework vendors do not provide sufficiently detailed information about their implementation, making it difficult to assess the techniques employed and their effectiveness. This study aims to overcome this limitation by providing an overview of the most used cybersecurity frameworks that utilize AI techniques, specifically focusing on frameworks that provide comprehensive information about their implementation. Our primary objective is to identify the deep-learning techniques employed by these frameworks and evaluate their support for GPU acceleration. We have identified a total of \emph{two} deep-learning algorithms that are utilized by \emph{three} out of 38 selected cybersecurity frameworks. Our findings aim to assist in selecting open-source cybersecurity frameworks for future research and assessing any discrepancies between deep-learning techniques used in theory and practice.
- Abstract(参考訳): 従来のルールベースのサイバーセキュリティシステムは、既知のマルウェアの脅威に対して非常に効果的であることが証明されている。
しかし、彼らは新たな脅威を検出する上で困難に直面している。
この問題に対処するため、新興のサイバーセキュリティシステムは、インシデントを検出し、アラートを分析し、イベントに応答する能力を高めるために、AI技術、特にディープラーニングアルゴリズムを取り入れている。
これらの技術は、動的なセキュリティ脅威と戦うための有望なアプローチを提供するが、しばしばかなりの計算資源を必要とする。
したがって、AIベースのサイバーセキュリティメカニズムを組み込んだフレームワークは、最適なパフォーマンスを確保するためにGPUの使用をサポートする必要がある。
多くのサイバーセキュリティフレームワークベンダーは、実装に関する十分な詳細な情報を提供していないため、採用されている技術とその有効性を評価することは困難である。
本研究は、AI技術を利用した最もよく使われているサイバーセキュリティフレームワークの概要を提供することで、この制限を克服することを目的としている。
我々の主な目的は、これらのフレームワークが採用するディープラーニング技術を特定し、GPUアクセラレーションのサポートを評価することである。
選択した38のサイバーセキュリティフレームワークのうち、‘emph{two}ディープラーニングアルゴリズムを‘emph{three}’で利用した。
本研究の目的は、今後の研究のためのオープンソースのサイバーセキュリティフレームワークの選択を支援し、理論と実践で使用されるディープラーニング技術との違いを評価することである。
関連論文リスト
- Integrating Cybersecurity Frameworks into IT Security: A Comprehensive Analysis of Threat Mitigation Strategies and Adaptive Technologies [0.0]
サイバーセキュリティの脅威の状況は、IT構造を保護するための健全なフレームワークの開発を、積極的に推進している。
本稿では,サイバーセキュリティの脅威の性質の変化に対処する上での,このようなフレームワークの役割に焦点をあてて,ITセキュリティへのサイバーセキュリティフレームワークの適用について論じる。
この議論は、リアルタイム脅威検出と応答メカニズムのコアとして、人工知能(AI)や機械学習(ML)といった技術も挙げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-02T03:38:48Z) - Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。
本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T03:59:10Z) - Machine Learning and Deep Learning Techniques used in Cybersecurity and Digital Forensics: a Review [0.0]
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、サイバーリスクを特定し分析する手法を導入するゲームチェンジ技術として登場した。
本総説では,これらの分野におけるMLおよびDLアプローチのメリットと可能性について概説する。
システム内の侵入を検知したり、マルウェアを分類したり、サイバーセキュリティ攻撃を防いだり、異常を検出し、回復力を高めるために使われるさまざまなAIテクニックをカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-24T17:22:51Z) - 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) - A Survey on Explainable Artificial Intelligence for Cybersecurity [14.648580959079787]
説明可能な人工知能(XAI)は、決定と行動に対して明確かつ解釈可能な説明を提供する機械学習モデルを作成することを目的としている。
ネットワークサイバーセキュリティの分野では、XAIは、サイバー脅威の振る舞いをよりよく理解することで、ネットワークセキュリティへのアプローチ方法に革命をもたらす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T22:54:18Z) - Towards Automated Classification of Attackers' TTPs by combining NLP
with ML Techniques [77.34726150561087]
我々は,NLP(Natural Language Processing)と,研究におけるセキュリティ情報抽出に使用される機械学習技術の評価と比較を行った。
本研究では,攻撃者の戦術や手法に従って非構造化テキストを自動的に分類するデータ処理パイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T09:59:21Z) - Deep Reinforcement Learning for Cybersecurity Threat Detection and
Protection: A Review [1.933681537640272]
ディープラーニングと機械学習ベースのソリューションは、脅威の検出と保護に使用されている。
深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)は、これまで高度な人間の認識を必要としていた分野のためのAIベースのソリューションを開発する上で、非常に有望であることを示している。
教師付き機械やディープラーニングとは異なり、深層強化学習はより多様な方法で使われ、脅威防衛の分野で多くの革新的な応用に力を与えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T16:42:00Z) - Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T18:27:41Z) - Review: Deep Learning Methods for Cybersecurity and Intrusion Detection
Systems [6.459380657702644]
人工知能(AI)と機械学習(ML)はサイバー防衛の鍵となる技術として活用することができる。
本稿では,ネットワーク侵入検出に使用される様々な深層学習手法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T23:09:35Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - 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。