論文の概要: The Attribution Story of WhisperGate: An Academic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18484v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 10:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.422949
• Title: The Attribution Story of WhisperGate: An Academic Perspective
• Title（参考訳）: WhisperGateの属性ストーリー:学術的視点
• Authors: Oleksandr Adamov, Anders Carlsson,
• Abstract要約: 本稿は、ロシア軍情報部(GRU)が実施し、ウクライナ政府を標的とした2022年1月のWhisperGateサイバー活動に対するケーススタディアプローチを適用した。 この研究は、脅威アクター識別子の詳細なレビューを提供し、主要なサイバーセキュリティベンダーが使用し、Microsoft、ESET、CrowdStrikeの研究者による進化した属性に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.27197933077011
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the challenges of cyberattack attribution, specifically APTs, applying the case study approach for the WhisperGate cyber operation of January 2022 executed by the Russian military intelligence service (GRU) and targeting Ukrainian government entities. The study provides a detailed review of the threat actor identifiers and taxonomies used by leading cybersecurity vendors, focusing on the evolving attribution from Microsoft, ESET, and CrowdStrike researchers. Once the attribution to Ember Bear (GRU Unit 29155) is established through technical and intelligence reports, we use both traditional machine learning classifiers and a large language model (ChatGPT) to analyze the indicators of compromise (IoCs), tactics, and techniques to statistically and semantically attribute the WhisperGate attack. Our findings reveal overlapping indicators with the Sandworm group (GRU Unit 74455) but also strong evidence pointing to Ember Bear, especially when the LLM is fine-tuned or contextually augmented with additional intelligence. Thus, showing how AI/GenAI with proper fine-tuning are capable of solving the attribution challenge.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロシア軍情報部(GRU)が実施した2022年1月のWhisperGateサイバー活動のケーススタディアプローチを適用し,ウクライナ政府を標的としたサイバー攻撃帰属の課題について考察する。 この研究は、主要なサイバーセキュリティベンダーが使用する脅威アクター識別子と分類の詳細なレビューを提供し、Microsoft、ESET、CrowdStrikeの研究者による進化した属性に焦点を当てている。 技術的・知的な報告によってEmber Bear(GRU Unit 29155)への帰属が確立されると、従来の機械学習分類器と大きな言語モデル(ChatGPT)の両方を用いて妥協の指標(IoC)、戦術、およびWhisperGate攻撃を統計的に意味論的に評価する技術を分析する。 以上の結果から,Sandworm group (GRU Unit 74455) と重複する指標がみられたが,特にLLMが微調整されたり,文脈的に強化された場合,Ember Bear が示唆される強い証拠も示された。 このように、適切な微調整を施したAI/GenAIが、帰属的課題を解決できることを示す。

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