論文の概要: The Cyber Immune System: Harnessing Adversarial Forces for Security Resilience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17698v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 22:44:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:30.602988
• Title: The Cyber Immune System: Harnessing Adversarial Forces for Security Resilience
• Title（参考訳）: サイバー免疫システム:セキュリティの回復のために敵対勢力を悩ませる
• Authors: Krti Tallam,
• Abstract要約: 寄生虫とサイバー攻撃者は システム上の弱点を明らかにし 適応を推進し レジリエンスを強化するのに 重要な役割を果たす 本稿では、環境疫学とサイバーセキュリティから、複雑なシステムのストレステストとして寄生虫とサイバーエクスプローラーを再編成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Both parasites in biological systems and adversarial forces in cybersecurity are often perceived as threats: disruptive elements that must be eliminated. However, these entities play a critical role in revealing systemic weaknesses, driving adaptation, and ultimately strengthening resilience. This paper draws from environmental epidemiology and cybersecurity to reframe parasites and cyber exploiters as essential stress-testers of complex systems, exposing hidden vulnerabilities and pushing defensive innovations forward. By examining how biological and digital systems evolve in response to persistent threats, we highlight the necessity of adversarial engagement in fortifying security frameworks. The recent breach of the DOGE website serves as a timely case study, illustrating how adversarial forces, whether biological or digital, compel systems to reassess and reinforce their defenses.
• Abstract（参考訳）: 生物システムにおける寄生虫とサイバーセキュリティにおける敵勢力は、しばしば脅威として認識される:破壊的な要素は排除されなければならない。 しかしながら、これらの実体は、体系的な弱点を明らかにし、適応を推進し、最終的にはレジリエンスを強化する上で重要な役割を担っている。 本稿では、環境疫学とサイバーセキュリティから、複雑なシステムのストレステストとして寄生虫とサイバーエクスプローラーを再構成し、隠れた脆弱性を隠蔽し、防御的なイノベーションを推し進める。 生体・デジタルシステムが永続的な脅威に応えてどのように進化するかを調べることで、セキュリティフレームワークの強化における敵の関与の必要性を強調します。 DOGEのウェブサイトの最近の侵害はタイムリーなケーススタディとして機能し、敵の力、すなわち生物学的またはデジタル的なシステムが、彼らの防衛を再評価し強化するよう強制するかを解説している。

関連論文リスト

• Cyber Shadows: Neutralizing Security Threats with AI and Targeted Policy Measures [0.0]
  サイバー脅威は個人、組織、社会レベルでリスクを引き起こす。 本稿では,AI駆動型ソリューションと政策介入を統合した包括的サイバーセキュリティ戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-03T09:26:50Z)
• Cyber-sensorium: An Extension of the Cyber Public Health Framework [0.5852077003870417]
  我々は、デジタルネットワークと人間の福祉に不可欠な生物学的神経システムとの類似性を引き出す。 このシステムに対するサイバー攻撃は深刻な世界的なリスクをもたらし、その保護の必要性を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T22:44:49Z)
• Principles of Designing Robust Remote Face Anti-Spoofing Systems [60.05766968805833]
  本稿では,デジタル攻撃に対する最先端の対面防止手法の脆弱性に光を当てる。 反偽造システムに遭遇する一般的な脅威を包括的に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T02:05:35Z)
• Rethinking the Vulnerabilities of Face Recognition Systems:From a Practical Perspective [53.24281798458074]
  顔認識システム(FRS)は、監視やユーザー認証を含む重要なアプリケーションにますます統合されている。 最近の研究によると、FRSの脆弱性は敵(例えば、敵パッチ攻撃)やバックドア攻撃(例えば、データ中毒の訓練)であることが明らかになっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T13:34:23Z)
• The MESA Security Model 2.0: A Dynamic Framework for Mitigating Stealth Data Exfiltration [0.0]
  ステルスデータ流出は、隠蔽侵入、拡張された検出不能、機密データの不正な拡散を特徴とする重要なサイバー脅威である。 以上の結果から,従来の防衛戦略はこれらの高度な脅威に対処するには不十分であることが判明した。 この複雑な風景をナビゲートする上で、潜在的な脅威を予測し、防衛を継続的に更新することが重要です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T16:14:45Z)
• Cyber Sentinel: Exploring Conversational Agents in Streamlining Security Tasks with GPT-4 [0.08192907805418582]
  本稿では,タスク指向型サイバーセキュリティ対話システムであるCyber Sentinelを紹介する。 人工知能、サイバーセキュリティ分野の専門知識、リアルタイムデータ分析の融合を具体化し、サイバー敵による多面的課題に対処する。 我々の研究はタスク指向対話システムに対する新しいアプローチであり、即時工学と組み合わせたGPT-4モデルの連鎖の力を活用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T13:18:33Z)
• Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey [55.38113802311365]
  本稿では,身体的敵意攻撃の概要を概観する。 本研究は,身体的敵意攻撃の性能を体系的に評価する第一歩を踏み出した。 提案する評価基準であるhiPAAは6つの視点から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T01:59:53Z)
• Reinforcement Learning for Feedback-Enabled Cyber Resilience [24.92055101652206]
  サイバーレジリエンスは、不適切な保護とレジリエンスメカニズムを補完する新しいセキュリティパラダイムを提供する。 CRM(Cyber-Resilient Mechanism)は、既知の、あるいはゼロデイの脅威や、リアルタイムでの不確実性に適応するメカニズムである。 サイバーレジリエンスに関するRLに関する文献をレビューし、3つの主要な脆弱性に対するサイバーレジリエンスの防御について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T01:08:45Z)
• A System for Efficiently Hunting for Cyber Threats in Computer Systems Using Threat Intelligence [78.23170229258162]
  ThreatRaptorは、OSCTIを使用してコンピュータシステムにおけるサイバー脅威ハンティングを容易にするシステムです。 ThreatRaptorは、(1)構造化OSCTIテキストから構造化された脅威行動を抽出する非監視で軽量で正確なNLPパイプライン、(2)簡潔で表現力のあるドメイン固有クエリ言語であるTBQLを提供し、悪意のあるシステムアクティビティを探し、(3)抽出された脅威行動からTBQLクエリを自動的に合成するクエリ合成メカニズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T19:44:09Z)
• Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber Security Domain [58.30296637276011]
  本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。 サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T18:22:40Z)
• Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning and concept drift [62.997667081978825]
  人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。 本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。