論文の概要: Spectral Entanglement Fingerprinting: A Novel Framework for Ransomware Detection Using Cross-Frequency Anomalous Waveform Signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01275v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:09:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:12:52.523467
• Title: Spectral Entanglement Fingerprinting: A Novel Framework for Ransomware Detection Using Cross-Frequency Anomalous Waveform Signatures
• Title（参考訳）: スペクトルエンタングルメントフィンガープリント:クロス周波数異常波形信号を用いたランサムウェア検出のための新しいフレームワーク
• Authors: Dominica Ayanara, Atticus Hillingworth, Jonathan Casselbury, Dominic Montague,
• Abstract要約: 悪意のある暗号化技術は進化を続け、従来の検出メカニズムをバイパスしている。 スペクトル分析は、システムのアクティビティデータを周波数領域に変換する別のアプローチを示す。 提案したスペクトルエンタングルメントフィンガープリント(SEF)フレームワークは、パワースペクトル密度、コヒーレンス関数、エントロピーに基づくメトリクスを利用して隠れパターンを抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Malicious encryption techniques continue to evolve, bypassing conventional detection mechanisms that rely on static signatures or predefined behavioral rules. Spectral analysis presents an alternative approach that transforms system activity data into the frequency domain, enabling the identification of anomalous waveform signatures that are difficult to obfuscate through traditional evasion techniques. The proposed Spectral Entanglement Fingerprinting (SEF) framework leverages power spectral densities, coherence functions, and entropy-based metrics to extract hidden patterns indicative of unauthorized encryption activities. Detection accuracy evaluations demonstrate that frequency-domain transformations achieve superior performance in distinguishing malicious from benign processes, particularly in the presence of polymorphic and metamorphic modifications. Comparative analyses with established methods reveal that frequency-based detection minimizes false positive and false negative rates, ensuring operational efficiency without excessive computational overhead. Experimental results indicate that entropy variations in encrypted data streams provide meaningful classification insights, allowing the differentiation of distinct ransomware families based on spectral characteristics alone. The latency assessment confirms that SEF operates within a time window that enables proactive intervention, mitigating encryption-induced damage before data integrity is compromised. Scalability evaluations suggest that the framework remains effective even under concurrent execution of multiple ransomware instances, supporting its suitability for high-throughput environments.
• Abstract（参考訳）: 悪意のある暗号化技術は進化を続けており、静的シグネチャや事前定義された動作規則に依存する従来の検出メカニズムをバイパスしている。 スペクトル分析は、システムのアクティビティデータを周波数領域に変換する別のアプローチを示し、従来の回避技術によって難解な異常波形シグネチャの識別を可能にする。 提案するスペクトルエンタングルメントフィンガープリント(SEF)フレームワークは、パワースペクトル密度、コヒーレンス関数、エントロピーに基づくメトリクスを利用して、不正な暗号化活動を示す隠れパターンを抽出する。 検出精度評価は、特に多形的および変成的変化の存在下で、悪質なプロセスと良性なプロセスの区別において、周波数領域変換が優れた性能を発揮することを示す。 確立された手法との比較分析により、周波数に基づく検出は偽陽性と偽陰性率を最小化し、過剰な計算オーバーヘッドを伴わずに運転効率を確保できることが明らかになった。 実験結果から,暗号化データストリームのエントロピー変動は,スペクトル特性のみに基づいて,異なるランサムウェアファミリーの識別を可能にする有意義な分類洞察を与えることが示された。 レイテンシアセスメントでは、SEFがタイムウィンドウ内で動作し、データの整合性が損なわれる前に暗号化による損傷を緩和する。 スケーラビリティ評価では、複数のランサムウェアインスタンスを同時実行してもフレームワークは有効であり、高スループット環境に適していることが示唆されている。

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