論文の概要: A Computational Model for Ransomware Detection Using Cross-Domain Entropy Signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10711v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 07:50:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:08.514224
• Title: A Computational Model for Ransomware Detection Using Cross-Domain Entropy Signatures
• Title（参考訳）: クロスドメインエントロピー信号を用いたランサムウェア検出の計算モデル
• Authors: Michael Mannon, Evan Statham, Quentin Featherstone, Sebastian Arkwright, Clive Fenwick, Gareth Willoughby,
• Abstract要約: マルチドメインシステムのバリエーションを分析するために,エントロピーに基づく計算フレームワークを導入した。 良性およびランサムウェア誘発のエントロピーシフトを区別する検出法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Detecting encryption-driven cyber threats remains a large challenge due to the evolving techniques employed to evade traditional detection mechanisms. An entropy-based computational framework was introduced to analyze multi-domain system variations, enabling the identification of malicious encryption behaviors through entropy deviations. By integrating entropy patterns across file operations, memory allocations, and network transmissions, a detection methodology was developed to differentiate between benign and ransomware-induced entropy shifts. A mathematical model was formulated to quantify entropy dynamics, incorporating time-dependent variations and weighted domain contributions to enhance anomaly detection. Experimental evaluations demonstrated that the proposed approach achieved high accuracy across diverse ransomware families while maintaining low false positive rates. Computational efficiency analysis indicated minimal processing overhead, suggesting feasibility for real-time implementation in security-sensitive environments. The study highlighted entropy fluctuations as a useful indicator for identifying malicious encryption processes, reinforcing entropy-driven methodologies as a viable component of cybersecurity strategies.
• Abstract（参考訳）: 暗号化によるサイバー脅威の検出は、従来の検出メカニズムを回避するために使用される技術が進化しているため、依然として大きな課題である。 エントロピーに基づく計算フレームワークを導入し、マルチドメインシステムのバリエーションを分析し、エントロピー偏差による悪意ある暗号化動作の識別を可能にした。 ファイル操作,メモリ割り当て,ネットワーク伝送のエントロピーパターンを統合することで,良性とランサムウェアによるエントロピーシフトを区別する検出手法を開発した。 エントロピーの力学を定量化するために数学的モデルが定式化され、時間依存の変動と重み付き領域の寄与を取り入れて異常検出を強化した。 実験により,提案手法は偽陽性率を低く保ちつつ,多様なランサムウェア群で高い精度を達成できた。 計算効率分析は、処理オーバーヘッドを最小限に抑え、セキュリティに敏感な環境におけるリアルタイム実装の実現可能性を示した。 この研究は、エントロピー変動を、悪意のある暗号化プロセスを特定するための有用な指標として強調し、エントロピー駆動の方法論をサイバーセキュリティ戦略の実行可能なコンポーネントとして強化した。

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