論文の概要: Adaptive Cybersecurity: Dynamically Retrainable Firewalls for Real-Time Network Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09033v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 00:04:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:42.482859
• Title: Adaptive Cybersecurity: Dynamically Retrainable Firewalls for Real-Time Network Protection
• Title（参考訳）: 適応型サイバーセキュリティ:リアルタイムネットワーク保護のための動的にリトレーニング可能なファイアウォール
• Authors: Sina Ahmadi,
• Abstract要約: 本研究は「動的にリトレーニング可能なファイアウォール」を紹介する。 トラフィックを検査する静的ルールに依存する従来のファイアウォールとは異なり、これらの先進的なシステムは機械学習アルゴリズムを活用して、ネットワークトラフィックパターンを動的に分析し、脅威を特定する。 また、パフォーマンスの改善、レイテンシの削減、リソース利用の最適化、Zero Trustや混在環境といった現在の概念とのインテグレーションの問題にも対処する戦略についても論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.169915659794567
• License:
• Abstract: The growing complexity of cyber attacks has necessitated the evolution of firewall technologies from static models to adaptive, machine learning-driven systems. This research introduces "Dynamically Retrainable Firewalls", which respond to emerging threats in real-time. Unlike traditional firewalls that rely on static rules to inspect traffic, these advanced systems leverage machine learning algorithms to analyze network traffic pattern dynamically and identify threats. The study explores architectures such as micro-services and distributed systems for real-time adaptability, data sources for model retraining, and dynamic threat identification through reinforcement and continual learning. It also discusses strategies to improve performance, reduce latency, optimize resource utilization, and address integration issues with present-day concepts such as Zero Trust and mixed environments. By critically assessing the literature, analyzing case studies, and elucidating areas of future research, this work suggests dynamically retrainable firewalls as a more robust form of network security. Additionally, it considers emerging trends such as advancements in AI and quantum computing, ethical issues, and other regulatory questions surrounding future AI systems. These findings provide valuable information on the future state of adaptive cyber security, focusing on the need for proactive and adaptive measures that counter cyber threats that continue to evolve.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃の複雑さの増大は、静的モデルから適応型機械学習駆動システムへのファイアウォール技術の進化を必要としている。 本研究では,リアルタイムに出現する脅威に対応する「動的リトレーニング可能なファイアウォール」について紹介する。 トラフィックを検査する静的ルールに依存する従来のファイアウォールとは異なり、これらの先進的なシステムは機械学習アルゴリズムを活用して、ネットワークトラフィックパターンを動的に分析し、脅威を特定する。 この研究では、リアルタイム適応性のためのマイクロサービスや分散システム、モデル再トレーニングのためのデータソース、強化と継続学習による動的脅威識別などのアーキテクチャについて検討する。 また、パフォーマンスの改善、レイテンシの削減、リソース利用の最適化、Zero Trustや混在環境といった現在の概念とのインテグレーションの問題にも対処する戦略についても論じている。 この研究は、文献を批判的に評価し、ケーススタディを分析し、将来の研究の領域を解明することによって、動的にトレーニング可能なファイアウォールをネットワークセキュリティのより堅牢な形態として提案する。 さらに、AIや量子コンピューティングの進歩、倫理的問題、そして将来のAIシステムを取り巻く規制上の問題など、新たなトレンドも検討している。 これらの発見は、進化を続けるサイバー脅威に対処する積極的な適応的措置の必要性に焦点を当てた、将来の適応型サイバーセキュリティの状況に関する貴重な情報を提供する。

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