論文の概要: Decentralized Entropy-Driven Ransomware Detection Using Autonomous Neural Graph Embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07498v2
- Date: Wed, 26 Mar 2025 15:54:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:17:45.454710
- Title: Decentralized Entropy-Driven Ransomware Detection Using Autonomous Neural Graph Embeddings
- Title（参考訳）: 自律型ニューラルネットワークを用いた分散エントロピー駆動ランサムウェア検出
- Authors: Ekaterina Starchenko, Hugo Bellinghamshire, David Pickering, Tristan Weatherspoon, Nathaniel Berkhamstead, Elizabeth Green, Magnus Rothschild,
- Abstract要約: このフレームワークはノードの分散ネットワークで動作し、単一障害点を排除し、ターゲット攻撃に対するレジリエンスを強化する。
グラフベースのモデリングと機械学習技術の統合により、このフレームワークは複雑なシステムインタラクションをキャプチャできる。
ケーススタディでは、実世界のシナリオでの有効性を検証するとともに、ランサムウェア攻撃を開始後数分で検出し軽減する能力を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The increasing sophistication of cyber threats has necessitated the development of advanced detection mechanisms capable of identifying and mitigating ransomware attacks with high precision and efficiency. A novel framework, termed Decentralized Entropy-Driven Detection (DED), is introduced, leveraging autonomous neural graph embeddings and entropy-based anomaly scoring to address the limitations of traditional methods. The framework operates on a distributed network of nodes, eliminating single points of failure and enhancing resilience against targeted attacks. Experimental results demonstrate its ability to achieve detection accuracy exceeding 95\%, with false positive rates maintained below 2\% across diverse ransomware variants. The integration of graph-based modeling and machine learning techniques enables the framework to capture complex system interactions, facilitating the identification of subtle anomalies indicative of ransomware activity. Comparative analysis against existing methods highlights its superior performance in terms of detection rates and computational efficiency. Case studies further validate its effectiveness in real-world scenarios, showcasing its ability to detect and mitigate ransomware attacks within minutes of their initiation. The proposed framework represents a significant step forward in cybersecurity, offering a scalable and adaptive solution to the growing challenge of ransomware detection.
- Abstract（参考訳）: サイバー脅威の高度化は、ランサムウェア攻撃を高い精度と効率で識別・緩和できる高度な検知メカニズムの開発を必要としている。
Decentralized Entropy-Driven Detection (DED)と呼ばれる新しいフレームワークが導入され、従来の手法の限界に対処するために、自律神経グラフの埋め込みとエントロピーに基づく異常スコアを活用する。
このフレームワークはノードの分散ネットワークで動作し、単一障害点を排除し、ターゲット攻撃に対するレジリエンスを強化する。
実験結果から,検出精度は95%以上,偽陽性率は2倍以下であり,ランサムウェアは多種多様であった。
グラフベースのモデリングと機械学習技術の統合により、このフレームワークは複雑なシステムインタラクションをキャプチャし、ランサムウェアの活動を示す微妙な異常の識別を容易にする。
既存の手法との比較分析は、検出率と計算効率の点で、その優れた性能を強調している。
ケーススタディでは、実世界のシナリオにおけるその効果をさらに検証し、ランサムウェア攻撃を開始後数分以内に検出し軽減する能力を示している。
提案されたフレームワークは、ランサムウェア検出の増大する課題に対して、スケーラブルで適応的なソリューションを提供する、サイバーセキュリティにおける重要な一歩である。
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