論文の概要: Unveiling Zero-Space Detection: A Novel Framework for Autonomous Ransomware Identification in High-Velocity Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12811v1
- Date: Wed, 22 Jan 2025 11:41:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-23 13:30:25.058669
- Title: Unveiling Zero-Space Detection: A Novel Framework for Autonomous Ransomware Identification in High-Velocity Environments
- Title（参考訳）: ゼロ空間検出の展開:高速度環境における自律型ランサムウェア識別のための新しいフレームワーク
- Authors: Lafedi Svet, Arthur Brightwell, Augustus Wildflower, Cecily Marshwood,
- Abstract要約: 提案したZero-Space Detectionフレームワークは、教師なしクラスタリングと高度なディープラーニング技術により、潜時行動パターンを識別する。
高速度環境では多相フィルタリングとアンサンブル学習を統合して効率的な意思決定を行う。
実験的評価では、LockBit、Conti、Revil、BlackMatterなど、さまざまなランサムウェアファミリー間で高い検出率を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Modern cybersecurity landscapes increasingly demand sophisticated detection frameworks capable of identifying evolving threats with precision and adaptability. The proposed Zero-Space Detection framework introduces a novel approach that dynamically identifies latent behavioral patterns through unsupervised clustering and advanced deep learning techniques. Designed to address the limitations of signature-based and heuristic methods, it operates effectively in high-velocity environments by integrating multi-phase filtering and ensemble learning for refined decision-making. Experimental evaluation reveals high detection rates across diverse ransomware families, including LockBit, Conti, REvil, and BlackMatter, while maintaining low false positive rates and scalable performance. Computational overhead remains minimal, with average processing times ensuring compatibility with real-time systems even under peak operational loads. The framework demonstrates resilience against adversarial strategies such as obfuscation and encryption speed variability, which frequently challenge conventional detection systems. Analysis across multiple data sources highlights its versatility in handling diverse file types and operational contexts. Comprehensive metrics, including detection probability, latency, and resource efficiency, validate its efficacy under real-world conditions. Through its modular architecture, the framework achieves seamless integration with existing cybersecurity infrastructures without significant reconfiguration. The results demonstrate its robustness and scalability, offering a transformative paradigm for ransomware identification in dynamic and resource-constrained environments.
- Abstract（参考訳）: 現代のサイバーセキュリティの展望は、精度と適応性で進化する脅威を識別できる高度な検出フレームワークをますます要求している。
提案したZero-Space Detectionフレームワークは、教師なしクラスタリングと高度なディープラーニング技術により、潜在行動パターンを動的に識別する新しいアプローチを導入している。
シグネチャベースおよびヒューリスティックな手法の限界に対処するために設計され、多相フィルタリングとアンサンブル学習を統合して高速度環境で効果的に機能する。
実験的評価では、LockBit、Conti、Revil、BlackMatterなど、さまざまなランサムウェアファミリー間で高い検出率を示し、偽陽性率とスケーラブルなパフォーマンスを維持している。
計算オーバーヘッドは最小限であり、平均処理時間は、ピーク時の運用負荷でもリアルタイムシステムとの互換性を確保する。
このフレームワークは、難読化や暗号化速度のばらつきといった敵の戦略に対するレジリエンスを示し、従来の検出システムにしばしば挑戦する。
複数のデータソースをまたいだ分析では、ファイルタイプや運用状況の多様さが強調されている。
検出確率、レイテンシ、リソース効率を含む総合的なメトリクスは、実環境下での有効性を検証する。
モジュラーアーキテクチャを通じて、このフレームワークは、大幅な再構成なしに既存のサイバーセキュリティインフラストラクチャとのシームレスな統合を実現する。
その結果,その堅牢性とスケーラビリティを実証し,動的および資源制約のある環境におけるランサムウェア識別のための変換パラダイムを提供する。
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