論文の概要: The Application of Transformer-Based Models for Predicting Consequences of Cyber Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13030v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 15:46:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.464633
• Title: The Application of Transformer-Based Models for Predicting Consequences of Cyber Attacks
• Title（参考訳）: 変圧器モデルによるサイバー攻撃の発生予測
• Authors: Bipin Chhetri, Akbar Siami Namin,
• Abstract要約: 脅威モデリング(Threat Modeling)は、サイバーセキュリティの専門家に重要なサポートを提供し、タイムリーに行動し、他の場所で使用可能なリソースを割り当てることを可能にする。 近年,攻撃記述の評価やサイバー攻撃の今後の結果を予測するための自動手法の必要性が高まっている。 本研究では,NLP(Natural Language Processing)とディープラーニング(Deep Learning)がサイバー攻撃の潜在的影響を分析するためにどのように応用できるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4604003661048266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyberattacks are increasing, and securing against such threats is costing industries billions of dollars annually. Threat Modeling, that is, comprehending the consequences of these attacks, can provide critical support to cybersecurity professionals, enabling them to take timely action and allocate resources that could be used elsewhere. Cybersecurity is heavily dependent on threat modeling, as it assists security experts in assessing and mitigating risks related to identifying vulnerabilities and threats. Recently, there has been a pressing need for automated methods to assess attack descriptions and forecast the future consequences of the increasing complexity of cyberattacks. This study examines how Natural Language Processing (NLP) and deep learning can be applied to analyze the potential impact of cyberattacks by leveraging textual descriptions from the MITRE Common Weakness Enumeration (CWE) database. We emphasize classifying attack consequences into five principal categories: Availability, Access Control, Confidentiality, Integrity, and Other. This paper investigates the use of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) in combination with Hierarchical Attention Networks (HANs) for Multi-label classification, evaluating their performance in comparison with conventional CNN and LSTM-based models. Experimental findings show that BERT achieves an overall accuracy of $0.972$, far higher than conventional deep learning models in multi-label classification. HAN outperforms baseline forms of CNN and LSTM-based models on specific cybersecurity labels. However, BERT consistently achieves better precision and recall, making it more suitable for predicting the consequences of a cyberattack.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃は増加しており、そのような脅威に対する安全確保は、業界に年間数十億ドルの損害を与えている。 脅威モデリング(Threat Modeling)は、サイバーセキュリティの専門家に重要なサポートを提供し、タイムリーに行動し、他の場所で使用可能なリソースを割り当てることを可能にする。 サイバーセキュリティは脅威モデリングに大きく依存している。 近年,攻撃記述の評価やサイバー攻撃の複雑さの増大による今後の結果を予測するための自動手法の必要性が高まっている。 本研究では,MITRE Common Weakness Enumeration (CWE)データベースからのテキスト記述を活用することにより,NLP(Natural Language Processing)とディープラーニングがサイバー攻撃の潜在的影響を分析する方法について検討した。 攻撃結果の分類は,アベイラビリティ,アクセス制御,信頼性,統合性,その他の5つのカテゴリに分類される。 本稿では,階層型アテンションネットワーク(HAN)と組み合わせた変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現を多ラベル分類に適用し,従来のCNNやLSTMモデルと比較して性能評価を行う。 実験結果から,BERTの総合精度は0.972ドルであり,複数ラベル分類における従来のディープラーニングモデルよりもはるかに高いことがわかった。 HANは、特定のサイバーセキュリティラベル上で、CNNとLSTMベースのモデルのベースラインモデルよりも優れています。 しかし、BERTは一貫して精度の向上とリコールを実現しており、サイバー攻撃の結果を予測するのにより適している。

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