Fugu-MT 論文翻訳(概要): Traffic Modeling for Network Security and Privacy: Challenges Ahead

論文の概要: Traffic Modeling for Network Security and Privacy: Challenges Ahead

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22161v1
Date: Fri, 28 Mar 2025 05:54:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-31 15:30:44.835694
Title: Traffic Modeling for Network Security and Privacy: Challenges Ahead
Title（参考訳）: ネットワークセキュリティとプライバシのためのトラフィックモデリング
Authors: Dinil Mon Divakaran,
Abstract要約: 機械学習とディープラーニングモデルを用いた交通分析は、過去数十年で大きな進歩を遂げた。最近のモデルは、異常や攻撃の検出、検閲の対抗など、ネットワークセキュリティとプライバシのさまざまなタスクに対処している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0351405540566638
License:
Abstract: Traffic analysis using machine learning and deep learning models has made significant progress over the past decades. These models address various tasks in network security and privacy, including detection of anomalies and attacks, countering censorship, etc. They also reveal privacy risks to users as demonstrated by the research on LLM token inference as well as fingerprinting (and counter-fingerprinting) of user-visiting websites, IoT devices, and different applications. However, challenges remain in securing our networks from threats and attacks. After briefly reviewing the tasks and recent ML models in network security and privacy, we discuss the challenges that lie ahead.
Abstract（参考訳）: 機械学習とディープラーニングモデルを用いた交通分析は、過去数十年で大きな進歩を遂げた。これらのモデルは、異常や攻撃の検出、検閲の対抗など、ネットワークのセキュリティとプライバシに関するさまざまなタスクに対処する。また、LLMトークン推論の研究や、ユーザビジターWebサイト、IoTデバイス、および異なるアプリケーションの指紋(および逆フィンガープリント)の研究によって示されているように、ユーザに対するプライバシリスクも明らかにしている。しかし、ネットワークを脅威や攻撃から守る上での課題は依然として残っている。ネットワークセキュリティとプライバシにおけるタスクと最近のMLモデルを簡単にレビューした後、今後の課題について議論する。

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