論文の概要: Passive Hack-Back Strategies for Cyber Attribution: Covert Vectors in Denied Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16637v1
- Date: Sun, 17 Aug 2025 16:43:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.070182
- Title: Passive Hack-Back Strategies for Cyber Attribution: Covert Vectors in Denied Environment
- Title（参考訳）: サイバーアトリビューションのためのパッシブハックバック戦略:デニッド環境におけるカバーベクトル
- Authors: Abraham Itzhak Weinberg,
- Abstract要約: 本稿では,直接攻撃を起こさずに隠蔽属性と情報収集を可能にするパッシブ・ハックバック手法の戦略的価値について検討する。
主なベクタとしては、ビーコンの追跡、ハネトケン、環境固有のペイロード、流出または漏洩した資産に埋め込まれたサプライチェーンベースのトラップなどがある。
また、受動的ハックバック操作の強化における人工知能(AI)の役割についても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Attributing cyberattacks remains a central challenge in modern cybersecurity, particularly within denied environments where defenders have limited visibility into attacker infrastructure and are restricted by legal or operational rules of engagement. This perspective examines the strategic value of passive hack-back techniques that enable covert attribution and intelligence collection without initiating direct offensive actions. Key vectors include tracking beacons, honeytokens, environment-specific payloads, and supply-chain-based traps embedded within exfiltrated or leaked assets. These approaches rely on the assumption that attackers will interact with compromised data in traceable ways, allowing defenders to gather signals without violating engagement policies. The paper also explores the role of Artificial Intelligence (AI) in enhancing passive hack-back operations. Topics include the deployment of autonomous agents for forensic reconnaissance, the use of Large Language Models (LLMs) to generate dynamic payloads, and Adversarial Machine Learning (AML) techniques for evasion and counter-deception. A dedicated section discusses the implications of quantum technologies in this context, both as future threats to cryptographic telemetry and as potential tools for stealthy communication and post-quantum resilience. Finally, the paper advocates for hybrid defensive frameworks that combine passive attribution with delayed or conditional active responses, while maintaining compliance with legal, ethical, and operational constraints.
- Abstract（参考訳）: サイバー攻撃の帰結は、現代のサイバーセキュリティにおいて依然として中心的な課題であり、特に攻撃者のインフラへの視認が制限され、法的または運用上の規則によって制限される、否定された環境においてである。
この観点からは、直接攻撃行動を開始することなく、隠蔽属性とインテリジェンス収集を可能にするパッシブ・ハックバック手法の戦略的価値を考察する。
主なベクタとしては、ビーコンの追跡、ハネトケン、環境固有のペイロード、流出または漏洩した資産に埋め込まれたサプライチェーンベースのトラップなどがある。
これらのアプローチは、攻撃者が追跡可能な方法で漏洩したデータと対話し、攻撃ポリシーに違反することなく、防御者が信号を集めることができるという仮定に依存している。
また、受動的ハックバック操作の強化における人工知能(AI)の役割についても検討する。
トピックとしては、法医学的偵察のための自律エージェントの配置、動的ペイロードを生成するためのLarge Language Models(LLM)の使用、回避と反欺取のためのAdversarial Machine Learning(AML)技術などがある。
専用セクションでは、暗号テレメトリに対する将来の脅威や、ステルス通信やポスト量子レジリエンスの潜在的なツールとして、この文脈における量子技術の影響について論じている。
最後に、受動的帰属と遅延あるいは条件付き能動応答を組み合わせつつ、法的・倫理的・運用上の制約を遵守するハイブリッド防衛フレームワークを提唱する。
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