論文の概要: Vers une modélisation de la confiance dans le renseignement sur les menaces cyber

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01606v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 11:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:17:40.219978
• Title: Vers une modélisation de la confiance dans le renseignement sur les menaces cyber
• Title（参考訳）: 精神病の病因と病因の関連性についての研究
• Authors: Laurent Bobelin, Sabine Frittella, Mariam Wehbe,
• Abstract要約: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、効果的なシステム防御に不可欠である。 近年、不確実な情報に基づく意思決定のための信頼のモデリングの基礎となる理論が進歩している。 我々は,CTIとCTIの情報共有の問題と,論理ベースのソリューションを初期実装に用いた理由について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Cyber threat intelligence (CTI) is essential for effective system defense. CTI is a collection of information about current or past threats to a computer system. This information is gathered by an agent through observation, or based on a set of sources. Building intelligence only makes sense if you have confidence in it. To achieve this, it is necessary to estimate the confidence in each piece of information gathered, taking into account the different dimensions that can make it up: reliability of the source, competence, plausibility of the information, credibility of the information, for example. The information gathered must then be combined with other information to consolidate an agent's knowledge. Recent advances have been made in the theory underlying the modeling of trust for decision-making based on uncertain information, notably by using multivalued logic. This approach makes it possible to deal with unknown values of trust-building parameters, or to easily integrate dimensions. In this article we present the problem of CTI and CTI information sharing, and the reasons that led us to use a logic-based solution for an initial implementation.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、効果的なシステム防御に不可欠である。 CTIは、コンピュータシステムに対する現在のまたは過去の脅威に関する情報の集合である。 この情報は、エージェントによって観察または一連のソースに基づいて収集される。 インテリジェンスの構築は、自信を持っていれば意味のあることです。 これを実現するには、情報源の信頼性、能力、情報の妥当性、情報の信頼性など、様々な次元を考慮し、収集された各情報の信頼度を見積もる必要がある。 収集された情報は、エージェントの知識を統合するために、他の情報と組み合わせなければならない。 近年、不確実な情報に基づく意思決定のための信頼のモデリングの基礎となる理論が、特に多値論理を用いて進められている。 このアプローチにより、信頼構築パラメータの未知の値に対処したり、次元を簡単に統合することができる。 本稿では、CTIとCTIの情報共有の問題と、論理ベースのソリューションを初期実装に用いた理由について述べる。

関連論文リスト

• KGV: Integrating Large Language Models with Knowledge Graphs for Cyber Threat Intelligence Credibility Assessment [38.312774244521]
  本稿では,CTI(Cyber Threat Intelligence)品質評価フレームワークの知識グラフに基づく検証手法を提案する。 提案手法では,検証対象のOSCTIキークレームを自動的に抽出するLarge Language Models (LLM)を導入している。 研究分野のギャップを埋めるために、異種情報源からの脅威情報評価のための最初のデータセットを作成し、公開しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T11:32:46Z)
• LOCALINTEL: Generating Organizational Threat Intelligence from Global and Local Cyber Knowledge [9.66631798734328]
  セキュリティオペレーションセンター(SoC)のアナリストは、オープンにアクセス可能なグローバルな脅威リポジトリからの脅威レポートを収集します。 また、プライベートなローカル知識データベースとして機能する組織内部リポジトリにも依存している。 LocalIntelは、自動化された脅威インテリジェンスコンテキスト化フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T15:00:01Z)
• NLP-Based Techniques for Cyber Threat Intelligence [13.958337678497163]
  脅威知能の文脈で適用されたNLP技術の概要について概説する。 デジタル資産を保護するための主要なツールとして、CTIの基本的定義と原則を説明することから始まる。 その後、WebソースからのCTIデータクローリングのためのNLPベースのテクニック、CTIデータ分析、サイバーセキュリティデータからの関係抽出、CTIの共有とコラボレーション、CTIのセキュリティ脅威の徹底的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T09:23:33Z)
• ThreatKG: An AI-Powered System for Automated Open-Source Cyber Threat Intelligence Gathering and Management [65.0114141380651]
  ThreatKGはOSCTIの収集と管理のための自動化システムである。 複数のソースから多数のOSCTIレポートを効率的に収集する。 さまざまな脅威エンティティに関する高品質な知識を抽出するために、AIベースの専門技術を使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T16:13:59Z)
• Recognizing and Extracting Cybersecurtity-relevant Entities from Text [1.7499351967216343]
  サイバー脅威インテリジェンス(Cyber Threat Intelligence、CTI)は、脅威ベクトル、脆弱性、攻撃を記述した情報である。 CTIはしばしば、サイバーセキュリティ知識グラフ(CKG)のようなAIベースのサイバー防衛システムのトレーニングデータとして使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T18:44:06Z)
• HYCEDIS: HYbrid Confidence Engine for Deep Document Intelligence System [16.542137414609602]
  本稿では,文書情報抽出作業における現在のディープラーニングモデルの信頼度を測定するための,完全かつ斬新なアーキテクチャを提案する。 本アーキテクチャは,マルチモーダル・コンフォーマル予測器と変分クラスタ指向異常検出器から構成される。 我々は,本アーキテクチャを実世界のデータセット上で評価し,競合する信頼度推定器を巨大なマージンで上回るだけでなく,分布外データに対する一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T09:57:34Z)
• KAT: A Knowledge Augmented Transformer for Vision-and-Language [56.716531169609915]
  我々は、OK-VQAのオープンドメインマルチモーダルタスクにおいて、最先端の強力な結果をもたらす新しいモデルである知識拡張トランスフォーマー(KAT)を提案する。 提案手法は,エンド・ツー・エンドのエンコーダ・デコーダアーキテクチャにおいて暗黙的かつ明示的な知識を統合しつつ,回答生成時に両知識源を共同で推論する。 我々の分析では、モデル予測の解釈可能性の向上に、明示的な知識統合のさらなる利点が見られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T04:37:10Z)
• Personalized multi-faceted trust modeling to determine trust links in social media and its potential for misinformation management [61.88858330222619]
  ソーシャルメディアにおけるピア間の信頼関係を予測するためのアプローチを提案する。 本稿では,データ駆動型多面信頼モデルを提案する。 信頼を意識したアイテムレコメンデーションタスクで説明され、提案したフレームワークを大規模なYelpデータセットのコンテキストで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T19:40:51Z)
• Attacking Open-domain Question Answering by Injecting Misinformation [116.25434773461465]
  質問応答モデル(QA)に対する誤報のリスクについて,オープンドメインQAモデルの誤報文書に対する感度について検討した。 実験により、QAモデルは誤情報による少量の証拠汚染に対して脆弱であることが示されている。 質問応答と誤情報検出を統合した誤情報認識型QAシステムの構築の必要性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T01:55:18Z)
• A System for Automated Open-Source Threat Intelligence Gathering and Management [53.65687495231605]
  SecurityKGはOSCTIの収集と管理を自動化するシステムである。 AIとNLP技術を組み合わせて、脅威行動に関する高忠実な知識を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T18:31:35Z)
• Trustworthy AI [75.99046162669997]
  入力データの小さな敵対的変化への脆さ、決定の説明能力、トレーニングデータのバイアスに対処する能力は、最も顕著な制限である。 我々は,AIシステムに対するユーザおよび公的な信頼を高める上での6つの重要な問題に対処するために,信頼に値するAIに関するチュートリアルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T20:04:18Z)

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。