論文の概要: Hierarchical Cryptographic Signature Mapping for Ransomware Classification: A Structural Decomposition Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19120v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 13:23:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:57:36.343934
• Title: Hierarchical Cryptographic Signature Mapping for Ransomware Classification: A Structural Decomposition Approach
• Title（参考訳）: ランサムウェア分類のための階層型暗号署名マッピング:構造分解アプローチ
• Authors: Dominic Abernethy, Nathaniel Weatherstone, Tristan Ravensdale, Lafedi Svet,
• Abstract要約: 構造暗号特性を分析するために設計された階層型分類フレームワークは、悪意のある暗号化を識別するための新しいアプローチを提供する。 本研究は,暗号的特徴マッピングによって分類精度が向上することを示す。 階層構造解析は、さらに法医学的な調査を強化し、セキュリティアナリストが暗号を解読して攻撃源を追跡できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Encryption-based cyber threats continue to evolve, leveraging increasingly sophisticated cryptographic techniques to evade detection and persist within compromised systems. A hierarchical classification framework designed to analyze structural cryptographic properties provides a novel approach to distinguishing malicious encryption from legitimate cryptographic operations. By systematically decomposing encryption workflows into hierarchical layers, the classification method enhances the ability to recognize distinct patterns across diverse threat variants, reducing the dependence on predefined signatures that often fail against rapidly mutating threats. The study examines how cryptographic feature mapping facilitates improved classification accuracy, highlighting the role of entropy, key exchange mechanisms, and algorithmic dependencies in distinguishing harmful encryption activities. Through experimental validation, the framework demonstrated a high degree of precision across multiple attack families, outperforming conventional classification techniques while maintaining computational efficiency suitable for large-scale cybersecurity applications. The layered structural analysis further enhances forensic investigations, enabling security analysts to dissect encryption workflows to trace attack origins and identify commonalities across different campaigns. The methodology strengthens proactive threat mitigation efforts, offering a scalable and adaptable solution that accounts for both known and emerging encryption-based cyber threats. Comparative evaluations illustrate the advantages of structural decomposition in mitigating false positives and negatives, reinforcing the reliability of cryptographic signature classification in real-world security environments.
• Abstract（参考訳）: 暗号化ベースのサイバー脅威は進化を続けており、高度な暗号化技術を活用して検出を回避し、漏洩したシステム内で持続する。 構造暗号特性を分析するために設計された階層型分類フレームワークは、悪意のある暗号化と正統な暗号操作を区別する新しいアプローチを提供する。 暗号化ワークフローを階層的な層に体系的に分解することにより、分類手法は様々な脅威のバリエーションにまたがる異なるパターンを認識する能力を高め、しばしば急速に変更される脅威に対して失敗する事前定義されたシグネチャへの依存を減らす。 本研究は,暗号機能マッピングによって分類精度が向上し,エントロピー,鍵交換機構,および有害な暗号化活動の識別におけるアルゴリズム依存の役割を強調した。 実験的な検証を通じて、このフレームワークは複数の攻撃ファミリーで高い精度を示し、大規模サイバーセキュリティアプリケーションに適した計算効率を維持しながら、従来の分類技術より優れている。 階層構造解析により、法医学的な調査がさらに強化され、セキュリティアナリストは暗号化ワークフローを識別して攻撃の起点を追跡し、さまざまなキャンペーンの共通点を特定することができる。 この手法はプロアクティブな脅威軽減努力を強化し、既知の暗号ベースのサイバー脅威と新興の暗号化ベースのサイバー脅威の両方を考慮に入れたスケーラブルで適応可能なソリューションを提供する。 比較評価は、現実のセキュリティ環境での暗号署名分類の信頼性を高めるために、偽陽性と否定を緩和する構造的分解の利点を示す。

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