論文の概要: Decentralized Entropy-Based Ransomware Detection Using Autonomous Feature Resonance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09833v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 15:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 20:07:47.338347
• Title: Decentralized Entropy-Based Ransomware Detection Using Autonomous Feature Resonance
• Title（参考訳）: 自律的特徴共鳴を用いた分散エントロピーに基づくランサムウェア検出
• Authors: Barnaby Quince, Levi Gareth, Sophie Larkspur, Thaddeus Wobblethorn, Thomas Quibble,
• Abstract要約: 従来のランサムウェア検出手法の限界に対処するため,自律的特徴共鳴と呼ばれる新しい手法が導入された。 提案手法は, 検出精度97.3%, 偽陽性, 偽陰性率は1.8%, 偽陰性率は2.1%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The increasing sophistication of cyber threats has necessitated the development of advanced detection mechanisms capable of identifying malicious activities with high precision and efficiency. A novel approach, termed Autonomous Feature Resonance, is introduced to address the limitations of traditional ransomware detection methods through the analysis of entropy-based feature interactions within system processes. The proposed method achieves an overall detection accuracy of 97.3\%, with false positive and false negative rates of 1.8\% and 2.1\%, respectively, outperforming existing techniques such as signature-based detection and behavioral analysis. Its decentralized architecture enables local processing of data, reducing latency and improving scalability, while a self-learning mechanism ensures continuous adaptation to emerging threats. Experimental results demonstrate consistent performance across diverse ransomware families, including LockBit 3.0, BlackCat, and Royal, with low detection latency and efficient resource utilization. The method's reliance on entropy as a distinguishing feature provides robustness against obfuscation techniques, making it suitable for real-time deployment in high-throughput environments. These findings highlight the potential of entropy-based approaches to enhance cybersecurity frameworks, offering a scalable and adaptive solution for modern ransomware detection challenges.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威の高度化は、高い精度と効率で悪意のある活動を識別できる高度な検出メカニズムの開発を必要としている。 システムプロセス内のエントロピーに基づく特徴相互作用の解析を通じて,従来のランサムウェア検出手法の限界に対処するため,自律的特徴共鳴と呼ばれる新しい手法が導入された。 提案手法は, 検出精度97.3\%, 偽陽性, 偽陰性率1.8\%, 偽陰性率2.1\%をそれぞれ達成し, 署名に基づく検出や行動解析などの既存手法より優れていた。 その分散アーキテクチャは、データの局所的な処理を可能にし、レイテンシを低減し、スケーラビリティを向上すると同時に、自己学習メカニズムによって、出現する脅威への継続的適応が保証される。 実験の結果,LockBit 3.0,BlackCat,Royalなど,さまざまなランサムウェアファミリ間で一貫したパフォーマンスが得られた。 この手法のエントロピーへの依存は難解化技術に対する堅牢性をもたらし、高スループット環境でのリアルタイム展開に適している。 これらの発見は、サイバーセキュリティフレームワークを強化するエントロピーベースのアプローチの可能性を強調し、現代のランサムウェア検出の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。

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