論文の概要: Hierarchical Pattern Decryption Methodology for Ransomware Detection Using Probabilistic Cryptographic Footprints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15084v1
- Date: Sat, 25 Jan 2025 05:26:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:57:42.216403
- Title: Hierarchical Pattern Decryption Methodology for Ransomware Detection Using Probabilistic Cryptographic Footprints
- Title（参考訳）: 確率論的暗号フットプリントを用いたランサムウェア検出のための階層型パターン復号法
- Authors: Kevin Pekepok, Persephone Kirkwood, Esme Christopolous, Florence Braithwaite, Oliver Nightingale,
- Abstract要約: このフレームワークは、高度なクラスタリングアルゴリズムと機械学習を組み合わせて、ランサムウェアによる異常を分離する。
偽陽性率を低く保ちながら、悪意のある暗号化操作と良心的な活動とを効果的に区別する。
リアルタイム異常評価の導入により、ランサムウェア検出における致命的なレイテンシ問題に対処し、迅速な応答能力が保証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The increasing sophistication of encryption-based ransomware has demanded innovative approaches to detection and mitigation, prompting the development of a hierarchical framework grounded in probabilistic cryptographic analysis. By focusing on the statistical characteristics of encryption patterns, the proposed methodology introduces a layered approach that combines advanced clustering algorithms with machine learning to isolate ransomware-induced anomalies. Through comprehensive testing across diverse ransomware families, the framework demonstrated exceptional accuracy, effectively distinguishing malicious encryption operations from benign activities while maintaining low false positive rates. The system's design integrates dynamic feedback mechanisms, enabling adaptability to varying cryptographic complexities and operational environments. Detailed entropy-based evaluations revealed its sensitivity to subtle deviations in encryption workflows, offering a robust alternative to traditional detection methods reliant on static signatures or heuristics. Computational benchmarks confirmed its scalability and efficiency, achieving consistent performance even under high data loads and complex cryptographic scenarios. The inclusion of real-time clustering and anomaly evaluation ensures rapid response capabilities, addressing critical latency challenges in ransomware detection. Performance comparisons with established methods highlighted its improvements in detection efficacy, particularly against advanced ransomware employing extended key lengths and unique cryptographic protocols.
- Abstract（参考訳）: 暗号化ベースのランサムウェアの高度化により、検出と緩和に対する革新的なアプローチが要求され、確率論的暗号解析に基づく階層型フレームワークの開発が進められた。
提案手法は,暗号化パターンの統計的特徴に着目し,高度なクラスタリングアルゴリズムと機械学習を組み合わせてランサムウェアによる異常を分離する階層化手法を提案する。
様々なランサムウェアファミリーの包括的なテストを通じて、このフレームワークは異常な精度を示し、偽陽性率を低く保ちながら、悪意ある暗号化操作と良識ある行為を効果的に区別した。
システム設計は動的フィードバック機構を統合し、様々な暗号化複雑さや運用環境への適応性を実現する。
詳細なエントロピーに基づく評価では、暗号化ワークフローの微妙な偏差に対する感度が明らかになり、静的シグネチャやヒューリスティックに依存する従来の検出方法に対する堅牢な代替手段が提供された。
計算ベンチマークでは、そのスケーラビリティと効率を確認し、高いデータ負荷と複雑な暗号シナリオの下でも一貫したパフォーマンスを実現した。
リアルタイムクラスタリングと異常評価の導入により、ランサムウェア検出における重要なレイテンシ問題に対処し、迅速な応答能力が保証される。
確立された手法との性能比較では、検出効率の改善、特に拡張キー長とユニークな暗号プロトコルを使用した高度なランサムウェアの改善が強調された。
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