論文の概要: Comprehensive Digital Forensics and Risk Mitigation Strategy for Modern Enterprises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19621v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 23:18:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:29.041990
• Title: Comprehensive Digital Forensics and Risk Mitigation Strategy for Modern Enterprises
• Title（参考訳）: 現代企業における包括的デジタル鑑定とリスク軽減戦略
• Authors: Shamnad Mohamed Shaffi,
• Abstract要約: 本研究は、サイバーセキュリティに対するアプローチの概要として、予防的脅威予測、法医学的調査、CCPAなどの規制の遵守などを挙げる。 ソーシャルエンジニアリング、インサイダーリスク、フィッシング、ランサムウェアといった主要な脅威と、AIと機械学習を活用する緩和戦略について検討する。 この発見は、機密データを保護するための継続的監視、政策執行、適応型セキュリティ対策の重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Enterprises today face increasing cybersecurity threats that necessitate robust digital forensics and risk mitigation strategies. This paper explores these challenges through an imaginary case study of an organization, a global identity management and data analytics company handling vast customer data. Given the critical nature of its data assets, EP has established a dedicated digital forensics team to detect threats, manage vulnerabilities, and respond to security incidents. This study outlines an approach to cybersecurity, including proactive threat anticipation, forensic investigations, and compliance with regulations like GDPR and CCPA. Key threats such as social engineering, insider risks, phishing, and ransomware are examined, along with mitigation strategies leveraging AI and machine learning. By detailing security framework, this paper highlights best practices in digital forensics, incident response, and enterprise risk management. The findings emphasize the importance of continuous monitoring, policy enforcement, and adaptive security measures to protect sensitive data and ensure business continuity in an evolving threat landscape
• Abstract（参考訳）: 今日企業は、堅牢なデジタル鑑識とリスク軽減戦略を必要とするサイバーセキュリティの脅威に直面する。 本稿では、大規模な顧客データを扱うグローバルID管理およびデータ分析企業である組織を想像上のケーススタディとして、これらの課題を探求する。 データ資産のクリティカルな性質を考えると、EPは脅威を検出し、脆弱性を管理し、セキュリティインシデントに対処する専用のデジタル法医学チームを設立した。 本研究は、予防的脅威予測、法医学的調査、GDPRやCCPAなどの規制の遵守など、サイバーセキュリティに対するアプローチの概要を述べる。 ソーシャルエンジニアリング、インサイダーリスク、フィッシング、ランサムウェアといった主要な脅威と、AIと機械学習を活用する緩和戦略について検討する。 本稿では,セキュリティの枠組みを詳述し,デジタル鑑定,インシデント対応,企業リスク管理のベストプラクティスを概説する。 この発見は、進化する脅威の風景の中で、機密データを保護し、ビジネスの連続性を確保するための継続的監視、政策執行、適応型セキュリティ対策の重要性を強調している。

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