論文の概要: Machine Learning and Deep Learning Techniques used in Cybersecurity and Digital Forensics: a Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03250v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 17:22:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-12 03:46:01.442811
• Title: Machine Learning and Deep Learning Techniques used in Cybersecurity and Digital Forensics: a Review
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティとディジタルフォサイシクスで使用される機械学習とディープラーニング技術:レビュー
• Authors: Jaouhar Fattahi,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In the paced realms of cybersecurity and digital forensics machine learning (ML) and deep learning (DL) have emerged as game changing technologies that introduce methods to identify stop and analyze cyber risks. This review presents an overview of the ML and DL approaches used in these fields showcasing their advantages drawbacks and possibilities. It covers a range of AI techniques used in spotting intrusions in systems and classifying malware to prevent cybersecurity attacks, detect anomalies and enhance resilience. This study concludes by highlighting areas where further research is needed and suggesting ways to create transparent and scalable ML and DL solutions that are suited to the evolving landscape of cybersecurity and digital forensics.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティとデジタル科学の機械学習(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変革技術として出現している。 本総説では,これらの分野におけるMLとDLのアプローチの問題点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。 この研究は、さらなる研究が必要な領域を強調し、サイバーセキュリティとデジタル法医学の進化に適した透明でスケーラブルなMLおよびDLソリューションを作成する方法を提案することで締めくくられる。

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