論文の概要: A Multidisciplinary Approach to Telegram Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20406v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 09:10:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:38.193120
• Title: A Multidisciplinary Approach to Telegram Data Analysis
• Title（参考訳）: テレグラムデータ分析への多分野的アプローチ
• Authors: Velizar Varbanov, Kalin Kopanov, Tatiana Atanasova,
• Abstract要約: 本稿では,サイバー脅威に関する早期警戒情報を得るために,Telegramのデータ分析のための多分野的アプローチを提案する。 ニューラルネットワークアーキテクチャと従来の機械学習アルゴリズムを組み合わせています。 我々は、サイバー脅威に対する早期警告システムを強化し、潜在的なセキュリティ侵害に対するより積極的な対応を可能にすることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a multidisciplinary approach to analyzing data from Telegram for early warning information regarding cyber threats. With the proliferation of hacktivist groups utilizing Telegram to disseminate information regarding future cyberattacks or to boast about successful ones, the need for effective data analysis methods is paramount. The primary challenge lies in the vast number of channels and the overwhelming volume of data, necessitating advanced techniques for discerning pertinent risks amidst the noise. To address this challenge, we employ a combination of neural network architectures and traditional machine learning algorithms. These methods are utilized to classify and identify potential cyber threats within the Telegram data. Additionally, sentiment analysis and entity recognition techniques are incorporated to provide deeper insights into the nature and context of the communicated information. The study evaluates the effectiveness of each method in detecting and categorizing cyber threats, comparing their performance and identifying areas for improvement. By leveraging these diverse analytical tools, we aim to enhance early warning systems for cyber threats, enabling more proactive responses to potential security breaches. This research contributes to the ongoing efforts to bolster cybersecurity measures in an increasingly interconnected digital landscape.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,サイバー脅威に関する早期警戒情報を得るために,Telegramのデータ分析のための多分野的アプローチを提案する。 将来のサイバー攻撃に関する情報を広めたり、成功を誇示するためにTelegramを利用するハクティビストグループが急増しているため、効果的なデータ分析手法の必要性が最重要である。 主な課題は、膨大な数のチャネルと圧倒的な量のデータであり、ノイズの中で関連するリスクを識別するための高度な技術が必要である。 この課題に対処するために、ニューラルネットワークアーキテクチャと従来の機械学習アルゴリズムを組み合わせています。 これらの方法は、Telegramデータ内の潜在的なサイバー脅威を分類し識別するために利用される。 さらに、感情分析と実体認識技術が組み込まれ、コミュニケーションされた情報の性質と文脈に関する深い洞察を提供する。 本研究は,サイバー脅威の検出・分類における各手法の有効性を評価し,その性能と改善のための特定領域を比較した。 これらの多様な分析ツールを活用することで、サイバー脅威に対する早期警告システムを強化し、潜在的なセキュリティ侵害に対するより積極的な対応を可能にすることを目指している。 この研究は、ますます相互接続するデジタルランドスケープにおけるサイバーセキュリティ対策の強化に、現在進行中の取り組みに貢献している。

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