論文の概要: Identifying Key Expert Actors in Cybercrime Forums Based on their Technical Expertise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01848v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 08:07:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.608485
• Title: Identifying Key Expert Actors in Cybercrime Forums Based on their Technical Expertise
• Title（参考訳）: サイバー犯罪フォーラムにおける技術専門家の特定
• Authors: Estelle Ruellan, Francois Labreche, Masarah Paquet-Clouston,
• Abstract要約: 本研究は,サイバー犯罪フォーラムとその関連専門家アクターを対象とした,特定の攻撃パターンに関心のあるコミュニティを特定した。 この研究で特定された主要な俳優は、研究人口の約4%を占めている。 第3に、研究人口の約半数は、技術的な専門知識がほとんどないアマチュアである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The advent of Big Data has made the collection and analysis of cyber threat intelligence challenging due to its volume, leading research to focus on identifying key threat actors; yet these studies have failed to consider the technical expertise of these actors. Expertise, especially towards specific attack patterns, is crucial for cybercrime intelligence, as it focuses on targeting actors with the knowledge and skills to attack enterprises. Using CVEs and CAPEC classifications to build a bimodal network, as well as community detection, k-means and a criminological framework, this study addresses the key hacker identification problem by identifying communities interested in specific attack patterns across cybercrime forums and their related key expert actors. The analyses reveal several key contributions. First, the community structure of the CAPEC-actor bimodal network shows that there exists groups of actors interested in similar attack patterns across cybercrime forums. Second, key actors identified in this study account for about 4% of the study population. Third, about half of the study population are amateurs who show little technical expertise. Finally, key actors highlighted in this study represent a promising scarcity for resources allocation in cyber threat intelligence production. Further research should look into how they develop and use their technical expertise in cybercrime forums.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータの出現により、サイバー脅威インテリジェンスの収集と分析が困難になり、主要な脅威アクターの特定に焦点が当てられるようになったが、これらの研究はこれらのアクターの技術的専門性を考慮していない。 特に特定の攻撃パターンに対する専門知識は、企業を攻撃するための知識とスキルを持つアクターをターゲットにしているため、サイバー犯罪インテリジェンスにとって不可欠である。 本研究は,CVEとCAPEC分類を用いてバイモーダルネットワークの構築,コミュニティ検出,k-means,および犯罪学的枠組みを用いて,サイバー犯罪フォーラムとその関連専門家アクター間の特定の攻撃パターンに関心のあるコミュニティを特定することにより,重要なハッカー識別問題に対処する。 この分析によって、いくつかの重要な貢献が明らかになった。 まず、CAPEC-actor bimodal Networkのコミュニティ構造は、サイバー犯罪フォーラム全体で同様の攻撃パターンに関心を持つアクターのグループが存在することを示している。 第2に、この研究で特定された主要な俳優は、研究人口の約4%を占めている。 第3に、研究人口の約半数は、技術的な専門知識がほとんどないアマチュアである。 最後に、この研究で強調された重要なアクターは、サイバー脅威インテリジェンス生産におけるリソース割り当ての可能性を秘めている。 さらなる研究は、サイバー犯罪フォーラムにおける彼らの技術的専門知識の発展と利用について調べるべきである。

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