論文の概要: Autonomous Identity-Based Threat Segmentation in Zero Trust Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06281v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 15:35:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:28:54.532398
• Title: Autonomous Identity-Based Threat Segmentation in Zero Trust Architectures
• Title（参考訳）: ゼロトラストアーキテクチャにおける自律的アイデンティティに基づく脅威セグメンテーション
• Authors: Sina Ahmadi,
• Abstract要約: Zero Trust Architectures (ZTA) は,"信頼せず,すべてを検証する" アプローチを採用することで,ネットワークセキュリティを根本的に再定義する。 本研究は、ZTAにおけるAI駆動型、自律型、アイデンティティベースの脅威セグメンテーションに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.169915659794567
• License:
• Abstract: Zero Trust Architectures (ZTA) fundamentally redefine network security by adopting a "trust nothing, verify everything" approach that requires identity verification for all access. Conventional discrete access control measures have proven inadequate since they do not consider evolving user activities and contextual threats, leading to internal threats and enhanced attacks. This research applies the proposed AI-driven, autonomous, identity-based threat segmentation in ZTA, along with real-time identity analytics for fine-grained, real-time mechanisms. Some of the sharp practices include using the behavioral analytics approach to provide real-time risk scores, such as analyzing the patterns used for logging into the system, the access sought, and the resources used. Permissions are adjusted using machine learning models that take into account context-aware factors like geolocation, device type, and access time. Automated threat segmentation helps analysts identify multiple compromised identities in real-time, thus minimizing the likelihood of a breach advancing. The system's use cases are based on real scenarios; for example, insider threats in global offices demonstrate how compromised accounts are detected and locked. This work outlines measures to address privacy issues, false positives, and scalability concerns. This research enhances the security of other critical areas of computer systems by providing dynamic access governance, minimizing insider threats, and supporting dynamic policy enforcement while ensuring that the needed balance between security and user productivity remains a top priority. We prove via comparative analyses that the model is precise and scalable.
• Abstract（参考訳）: Zero Trust Architectures (ZTA)は、ネットワークセキュリティを根本的に再定義する。 従来の個別アクセス制御は、進化するユーザ活動や文脈上の脅威を考慮せず、内部の脅威や攻撃の強化につながるため、不十分であることが証明されている。 この研究は、ZTAにおけるAI駆動の、自律的、アイデンティティに基づく脅威セグメンテーションと、きめ細かいリアルタイムメカニズムのためのリアルタイムアイデンティティ分析を応用する。 厳格なプラクティスには、システムへのログインに使用されるパターンの分析やアクセス要求、使用するリソースなど、リアルタイムのリスクスコアを提供するための行動分析アプローチの使用などがある。 パーミッションは、位置情報、デバイスタイプ、アクセス時間といったコンテキスト認識要素を考慮した機械学習モデルを使用して調整される。 自動脅威セグメンテーション(Automated threat segmentation)は、アナリストが複数の漏洩したIDをリアルタイムで特定するのに役立つため、侵入が進行する可能性を最小限に抑える。 システムのユースケースは、実際のシナリオに基づいており、例えば、グローバルオフィスにおけるインサイダーの脅威は、不正なアカウントの検出とロックの方法を示しています。 この作業では、プライバシの問題、偽陽性、スケーラビリティに関する懸念に対処するための措置の概要を概説する。 本研究は、動的アクセスガバナンスを提供し、インサイダー脅威を最小限にし、セキュリティとユーザの生産性のバランスが最優先されていることを保証しつつ、動的ポリシー執行を支援することにより、コンピュータシステムの他の重要な領域のセキュリティを強化する。 モデルが正確でスケーラブルであることを比較分析によって証明する。

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