Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visualisation for the CIS benchmark scanning results

論文の概要: Visualisation for the CIS benchmark scanning results

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11316v1
Date: Fri, 12 Dec 2025 06:31:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.678149
Title: Visualisation for the CIS benchmark scanning results
Title（参考訳）: CISベンチマークスキャニング結果の可視化
Authors: Zhenshuo Zhao, Maria Spichkova, Duttkumari Champavat, Juilee N. Kulkarni, Sahil Singla, Muhammad A. Zulkefli, Pradhuman Khandelwal,
Abstract要約: GraphSecureは、セキュリティスキャン結果の高度な分析と視覚化を提供するWebアプリケーションである。これにより、AWSアカウントのスキャンを開始し、特定のCenter for Internet Security (CIS)ベンチマークに対して検証し、統計チャート形式で結果を返すことが可能になる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.766793616336907
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce GraphSecure, a web application that provides advanced analysis and visualisation of security scanning results. GraphSecure enables users to initiate scans for their AWS account, validate them against specific Center for Internet Security (CIS) Benchmarks and return results, showcase those returned results in the form of statistical charts and warn the users about their account status.
Abstract（参考訳）: 本稿では,セキュリティスキャン結果の高度な解析と可視化を提供するWebアプリケーションであるGraphSecureを紹介する。 GraphSecureを使用することで、AWSアカウントのスキャンを開始し、特定のCenter for Internet Security(CIS)ベンチマークに対して検証し、結果を返すことが可能になる。

関連論文リスト

VIVID: A Novel Approach to Remediation Prioritization in Static Application Security Testing (SAST) [0.0]
VIVID - Vulnerability Information Via Data Flow - SASTの洞察を抽出し、消費する新しい方法である。本研究では,高脆弱性トラフィックを示すファイルに,外度,間性中心性,固有ベクトル内中心性,直交接続性を関連づけたシミュレーションを行った。これは、セキュリティコントロールを組み込むためのエビデンスベースの優先順位付けされたファイルのリストを自動的に開発チームに提供する新しい方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-22T04:16:56Z)
SCVI: Bridging Social and Cyber Dimensions for Comprehensive Vulnerability Assessment [16.745807969615566]
Social Cyber Vulnerability Index (SCVI)は、個人レベルの要因と攻撃レベルの特徴を統合する新しいフレームワークである。 SCVI は調査データ (iPoll) とテキストデータ (Reddit 詐欺レポート) を用いて検証される
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-24T19:10:34Z)
Insights and Current Gaps in Open-Source LLM Vulnerability Scanners: A Comparative Analysis [1.5149711185416004]
本稿では,対話型大規模言語モデル(LLM)のためのオープンソースの脆弱性スキャナの比較分析を行う。我々の研究は、脆弱性を公開するために赤いチームのプラクティスを適用する著名なスキャナー、Garak、Giskard、PyRIT、CyberSecEvalを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T21:36:03Z)
Systematically Searching for Identity-Related Information in the Internet with OSINT Tools [0.0]
本稿では、IDに関連するデータとオープンソースインテリジェンス(OSINT)ツールの分類を提案する。次のステップでは、データを分析し、対策を講じることができます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-23T07:40:25Z)
Deep Feature Statistics Mapping for Generalized Screen Content Image Quality Assessment [60.88265569998563]
我々は,SCIの質を効果的に決定できる指標に基づいて,SCIの統計を学習するための最初の試みを行う。統計的偏差が品質評価に有効に活用できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:26:13Z)
Addressing Bias in Visualization Recommenders by Identifying Trends in Training Data: Improving VizML Through a Statistical Analysis of the Plotly Community Feed [55.41644538483948]
機械学習は、高いスケーラビリティと表現力のために、視覚化レコメンデーションに対する有望なアプローチである。本研究は,統計的解析によりトレーニングデータの傾向を特定することで,機械学習可視化推薦システムにおけるトレーニングバイアスに対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:36:46Z)
Scanpath Prediction on Information Visualisations [19.591855190022667]
本稿では,情報視覚化における視覚的満足度とスキャンパスの予測を学習するモデルを提案する。一般的なMASSVISデータセット上で,様々な情報可視化要素に対する視線行動の詳細な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-04T13:59:52Z)
Structural Temporal Graph Neural Networks for Anomaly Detection in Dynamic Graphs [54.13919050090926]
本稿では,動的グラフの異常エッジを検出するために,エンドツーエンドの時間構造グラフニューラルネットワークモデルを提案する。特に,まずターゲットエッジを中心にした$h$ホップ囲むサブグラフを抽出し,各ノードの役割を識別するノードラベル機能を提案する。抽出した特徴に基づき,GRU(Gated Recurrent Unit)を用いて,異常検出のための時間的情報を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-15T09:17:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。