論文の概要: Hierarchical Entropic Diffusion for Ransomware Detection: A Probabilistic Approach to Behavioral Anomaly Isolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03882v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:14:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:12:51.077325
• Title: Hierarchical Entropic Diffusion for Ransomware Detection: A Probabilistic Approach to Behavioral Anomaly Isolation
• Title（参考訳）: ランサムウェア検出のための階層的エントロピー拡散 : 行動異常分離に対する確率論的アプローチ
• Authors: Vasili Iskorohodov, Maximilian Ravensdale, Matthias von Holstein, Hugo Petrovic, Adrian Yardley,
• Abstract要約: 本稿では,構造的エントロピーに基づく異常分類機構を提案する。 エントロピーの進化の変動を追跡し、良質な暗号プロセスと不正な暗号化の試みを区別する。 さまざまなランサムウェアファミリーにまたがる高い分類精度を維持し、従来のベースとシグネチャ駆動のアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The increasing complexity of cryptographic extortion techniques has necessitated the development of adaptive detection frameworks capable of identifying adversarial encryption behaviors without reliance on predefined signatures. Hierarchical Entropic Diffusion (HED) introduces a structured entropy-based anomaly classification mechanism that systematically tracks fluctuations in entropy evolution to differentiate between benign cryptographic processes and unauthorized encryption attempts. The integration of hierarchical clustering, entropy profiling, and probabilistic diffusion modeling refines detection granularity, ensuring that encryption anomalies are identified despite obfuscation strategies or incremental execution methodologies. Experimental evaluations demonstrated that HED maintained high classification accuracy across diverse ransomware families, outperforming traditional heuristic-based and signature-driven approaches while reducing false positive occurrences. Comparative analysis highlighted that entropy-driven anomaly segmentation improved detection efficiency under variable system workload conditions, ensuring real-time classification feasibility. The computational overhead associated with entropy anomaly detection remained within operational constraints, reinforcing the suitability of entropy-driven classification for large-scale deployment. The ability to identify adversarial entropy manipulations before encryption completion contributes to broader cybersecurity defenses, offering a structured methodology for isolating unauthorized cryptographic activities within heterogeneous computing environments. The results further emphasized that entropy evolution modeling facilitates predictive anomaly detection, enhancing resilience against encryption evasion techniques designed to circumvent traditional detection mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 暗号のゆがみ技法の複雑さが増すにつれ、事前定義された署名に頼らずに敵の暗号動作を識別できる適応検出フレームワークの開発が必要とされるようになった。 階層的エントロピー拡散(HED)は、構造的エントロピーに基づく異常分類機構を導入し、エントロピー進化の変動を体系的に追跡し、良質な暗号プロセスと不正な暗号化の試みを区別する。 階層的クラスタリング、エントロピープロファイリング、確率拡散モデリングの統合により、検出の粒度が洗練され、難読化戦略やインクリメンタルな実行手法にもかかわらず、暗号化異常が特定される。 実験により,HEDは様々なランサムウェア群で高い分類精度を維持し,従来のヒューリスティック・アプローチやシグネチャ駆動アプローチよりも優れ,偽陽性発生の低減を図った。 比較分析では,エントロピー駆動型異常セグメンテーションにより,可変系の負荷条件下での検出効率が向上し,リアルタイムな分類が可能となった。 エントロピー異常検出に伴う計算オーバーヘッドは運用上の制約内に留まり、エントロピー駆動型分類の大規模展開への適合性を高めた。 暗号化完了前に敵のエントロピー操作を識別する能力は、より広範なサイバーセキュリティ防衛に寄与し、異種コンピューティング環境内での不正な暗号化活動を分離するための構造化された方法論を提供する。 さらに、エントロピー進化モデリングは予測異常の検出を促進し、従来の検出メカニズムを回避するために設計された暗号化回避技術に対するレジリエンスを高めることを強調した。

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