論文の概要: Enhancing the Cloud Security through Topic Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01463v1
• Date: Thu, 01 May 2025 19:17:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.133164
• Title: Enhancing the Cloud Security through Topic Modelling
• Title（参考訳）: トピックモデリングによるクラウドセキュリティの強化
• Authors: Sabbir M. Saleh, Nazim Madhavji, John Steinbacher,
• Abstract要約: 本研究の目的は、トピックモデリング、特にLDA(Latent Dirichlet Allocation)と確率的潜在意味分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, pLSA)の利用である。 トピックは、関連するCI/CDパイプラインレコードやログデータ内の脆弱性を検出するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6117371161379209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Protecting cloud applications is crucial in an age where security constantly threatens the digital world. The inevitable cyber-attacks throughout the CI/CD pipeline make cloud security innovations necessary. This research is motivated by applying Natural Language Processing (NLP) methodologies, such as Topic Modelling, to analyse cloud security data and predict future attacks. This research aims to use topic modelling, specifically Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA). Utilising LDA and PLSA, security-related text data, such as reports, logs, and other relevant documents, will be analysed and sorted into relevant topics (such as phishing or encryption). These algorithms may apply through Python using the Gensim framework. The topics shall be utilised to detect vulnerabilities within relevant CI/CD pipeline records or log data. This application of Topic Modelling anticipates providing a new form of vulnerability detection, improving overall security throughout the CI/CD pipeline.
• Abstract（参考訳）: クラウドアプリケーションを保護することは、セキュリティが常にデジタル世界を脅かす時代において不可欠である。 CI/CDパイプライン全体の必然的なサイバー攻撃は、クラウドセキュリティのイノベーションを必要とします。 この研究は、トピックモデリングのような自然言語処理(NLP)手法を適用して、クラウドセキュリティデータを分析し、将来の攻撃を予測することによって動機付けられている。 本研究の目的は、トピックモデリング、特にLDA(Latent Dirichlet Allocation)とpLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)の利用である。 LDAとPLSAを利用すると、レポート、ログ、その他の関連するドキュメントなどのセキュリティ関連のテキストデータは分析され、関連するトピック(フィッシングや暗号化など)に分類される。 これらのアルゴリズムは、Gensimフレームワークを使用してPythonを通して適用することができる。 トピックは、関連するCI/CDパイプラインレコードやログデータ内の脆弱性を検出するために使用される。 このトピックモデリングのアプリケーションは、新たなタイプの脆弱性検出を提供し、CI/CDパイプライン全体のセキュリティを改善することを期待している。

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