論文の概要: Dynamic Data Defense: Unveiling the Database in motion Chaos Encryption (DaChE) Algorithm -- A Breakthrough in Chaos Theory for Enhanced Database Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03296v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 13:46:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:48:53.072724
- Title: Dynamic Data Defense: Unveiling the Database in motion Chaos Encryption (DaChE) Algorithm -- A Breakthrough in Chaos Theory for Enhanced Database Security
- Title(参考訳): Dynamic Data Defense: 動きのカオス暗号化(DaChE)アルゴリズムでデータベースを開放する -- 強化されたデータベースセキュリティのためのカオス理論のブレークスルー
- Authors: Abraham Itzhak Weinberg,
- Abstract要約: 新しい理論フレームワークはカオス理論とトポロジーのネクサスで登場し、動きのデータベース カオス暗号化(DaChE)アルゴリズムである。
このパラダイムシフトアプローチは、データストレージの静的な性質に挑戦し、データベースのセキュリティを強化するために動的データの動きを推奨する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Amidst the burgeoning landscape of database architectures, the surge in NoSQL databases has heralded a transformative era, liberating data storage from traditional relational constraints and ushering in unprecedented scalability. As organizations grapple with the escalating security threats posed by database breaches, a novel theoretical framework emerges at the nexus of chaos theory and topology: the Database in motion Chaos Encryption (DaChE) Algorithm. This paradigm-shifting approach challenges the static nature of data storage, advocating for dynamic data motion to fortify database security. By incorporating chaos theory, this innovative strategy not only enhances database defenses against evolving attack vectors but also redefines the boundaries of data protection, offering a paradigmatic shift in safeguarding critical information assets. Additionally, it enables parallel processing, facilitating on-the-fly processing and optimizing the performance of the proposed framework.
- Abstract(参考訳): データベースアーキテクチャの急成長の中で、NoSQLデータベースの急増は変革の時代を告げ、データストレージを従来のリレーショナル制約から解放し、前例のない拡張性をもった。
データベース侵害によるセキュリティ上の脅威がエスカレートする中で、カオス理論とトポロジのネクサスに新たな理論的枠組みが出現する。
このパラダイムシフトアプローチは、データストレージの静的な性質に挑戦し、データベースのセキュリティを強化するために動的データの動きを推奨する。
カオス理論を取り入れることで、この革新的な戦略は、進化する攻撃ベクトルに対するデータベース防御を強化するだけでなく、データ保護の境界を再定義し、重要な情報資産を保護するためのパラダイムシフトを提供する。
さらに、並列処理を可能にし、オンザフライ処理を容易にし、提案フレームワークの性能を最適化する。
関連論文リスト
- HOPE: Homomorphic Order-Preserving Encryption for Outsourced Databases -- A Stateless Approach [1.1701842638497677]
Homomorphic OPE(Homomorphic OPE)は、クライアント側のストレージを排除し、クエリ実行中に追加のクライアントサーバ間のインタラクションを回避する新しいOPEスキームである。
我々は、広く受け入れられているIND-OCPAモデルの下で、HOPEの正式な暗号解析を行い、その安全性を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T00:38:46Z) - AutoJailbreak: Exploring Jailbreak Attacks and Defenses through a Dependency Lens [83.08119913279488]
本稿では,ジェイルブレイク攻撃と防衛技術における依存関係の体系的解析について述べる。
包括的な、自動化された、論理的な3つのフレームワークを提案します。
このアンサンブル・ジェイルブレイク・アタックと防衛の枠組みは,既存の研究を著しく上回る結果となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T07:24:41Z) - Advancing Generalized Transfer Attack with Initialization Derived Bilevel Optimization and Dynamic Sequence Truncation [49.480978190805125]
転送攻撃はブラックボックスアプリケーションに大きな関心を惹きつける。
既存の作業は、本質的に単一のレベルの目的 w.r.t. シュロゲートモデルを直接最適化する。
本稿では,上位レベル(UL)と下位レベル(LL)のサロゲート攻撃とのネスト関係を明示的に再構築する2レベル最適化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T07:45:27Z) - Privacy-Preserving Distributed Learning for Residential Short-Term Load
Forecasting [11.185176107646956]
電力システムの負荷データは、住宅ユーザの日常のルーチンを不注意に明らかにし、彼らの財産のセキュリティにリスクを及ぼす可能性がある。
我々はマルコフスイッチ方式の分散学習フレームワークを導入し、その収束は厳密な理論的解析によって実証される。
実世界の電力系統負荷データを用いたケーススタディにより,提案アルゴリズムの有効性を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T16:39:08Z) - Mutual-modality Adversarial Attack with Semantic Perturbation [81.66172089175346]
本稿では,相互モダリティ最適化スキームにおける敵攻撃を生成する新しい手法を提案する。
我々の手法は最先端の攻撃方法より優れており、プラグイン・アンド・プレイ・ソリューションとして容易にデプロイできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T05:06:01Z) - Poincar\'e Differential Privacy for Hierarchy-Aware Graph Embedding [27.758320436756783]
本稿では,双曲幾何学に基づく階層型グラフ埋め込みを保護するため,Poincarの微分プライバシーフレームワークであるPoinDPを提案する。
具体的には、PoinDPはまず、双曲空間のポインカーモデルに基づいて各エンティティの階層重みを学習する。
次に、パーソナライズされた階層認識感性は、階層構造の感度を測定し、プライバシ保護強度を適応的に割り当てるように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T14:15:20Z) - Towards Vertical Privacy-Preserving Symbolic Regression via Secure
Multiparty Computation [3.9103337761169947]
遺伝的プログラミングはシンボリック回帰の標準的な検索手法である。
プライバシー保護の研究は最近進歩し、この問題に対する解決策を提供するかもしれない。
本稿では,セキュア多人数計算と呼ばれるプライバシ保護技術を用いて,共謀回帰モデルの構築を可能にするアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T07:48:42Z) - Is Vertical Logistic Regression Privacy-Preserving? A Comprehensive
Privacy Analysis and Beyond [57.10914865054868]
垂直ロジスティック回帰(VLR)をミニバッチ降下勾配で訓練した。
我々は、オープンソースのフェデレーション学習フレームワークのクラスにおいて、VLRの包括的で厳密なプライバシー分析を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T05:47:30Z) - A Regularized Implicit Policy for Offline Reinforcement Learning [54.7427227775581]
オフラインの強化学習は、環境とのさらなるインタラクションなしに、固定データセットから学習を可能にする。
フレキシブルだが十分に調整された完全実装ポリシーの学習を支援するフレームワークを提案する。
D4RLデータセットの実験とアブレーション研究により、我々のフレームワークとアルゴリズム設計の有効性が検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T20:22:04Z) - Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for
Fine-tuning Pre-trained Models [51.46732511844122]
強力な事前訓練型言語モデル(PLM)は、小さな摂動や意図的な攻撃によって騙されることがある。
VDA(Virtual Data Augmentation)は,PLMを高度に微調整するための一般的なフレームワークである。
本手法は, PLMの堅牢性を向上し, 敵攻撃時の性能劣化を軽減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T09:15:28Z) - Deep Reinforcement Learning for Backup Strategies against Adversaries [0.0]
脅威モデルと意思決定問題を数学的にモデル化することを目的としている。
プロセスの言語でバックアップ戦略を策定することで、最適な防御を見つけるという課題を強化学習問題に変換できます。
提案アルゴリズムは,既存の手法に適合する,あるいは超過するストレージデバイス更新スキームを見つけることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T17:19:44Z)
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。