論文の概要: Exploring the Integration of Differential Privacy in Cybersecurity Analytics: Balancing Data Utility and Privacy in Threat Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00385v1
- Date: Thu, 01 Jan 2026 16:31:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.416862
- Title: Exploring the Integration of Differential Privacy in Cybersecurity Analytics: Balancing Data Utility and Privacy in Threat Intelligence
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティ分析における差別的プライバシの統合を探る - 脅威インテリジェンスにおけるデータユーティリティとプライバシのバランス
- Authors: Brahim Khalil Sedraoui, Abdelmadjid Benmachiche, Amina Makhlouf, Chaouki Chemam,
- Abstract要約: 本稿では,サイバーセキュリティ分析における差別化プライバシ(DP)の実装について考察する。
DPはデータ出力に制御されたノイズを加えることでプライバシを確保し、機密情報の開示を避ける。
本稿では、サイバーセキュリティ分野におけるプライバシー保護分析を改善するための鍵となる戦略の一つとして、DPを挙げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To resolve the acute problem of privacy protection and guarantee that data can be used in the context of threat intelligence, this paper considers the implementation of Differential Privacy (DP) in cybersecurity analytics. DP, which is a sound mathematical framework, ensures privacy by adding a controlled noise to data outputs and thus avoids sensitive information disclosure even with auxiliary datasets. The use of DP in Security Information and Event Management (SIEM) systems is highlighted, and it can be seen that DP has the capability to protect event log and threat data analysis without interfering with the analytical efficiency. The utility versus privacy trade-offs linked to the maximization of the epsilon parameter, which is one of the critical components of DP mechanisms, is pointed out. The article shows the transformative power of DP in promoting safe sharing of data and joint threat intelligence through real-world systems and case studies. Finally, this paper makes DP one of the key strategies to improve privacy-preserving analytics in the field of cybersecurity.
- Abstract（参考訳）: プライバシ保護の急性的な問題を解決し、脅威知能の文脈でデータを使用できることを保証するために、サイバーセキュリティ分析における差分プライバシー(DP)の実装を検討する。
DPは健全な数学的枠組みであり、データ出力に制御されたノイズを加えることでプライバシを確保し、補助的なデータセットであっても機密情報の開示を避ける。
セキュリティ情報・イベント管理(SIEM)システムにおけるDPの利用が強調され、分析効率を損なうことなく、イベントログと脅威データ分析を保護できることが分かる。
DPメカニズムの重要な構成要素の一つであるエプシロンパラメータの最大化に関連するユーティリティ対プライバシトレードオフを指摘する。
本論では, 実世界のシステムと事例研究を通じて, データの安全な共有と共同脅威知能を促進するDPの変容力について述べる。
最後に、サイバーセキュリティ分野におけるプライバシー保護分析を改善するための鍵となる戦略の一つとして、DPを挙げる。
関連論文リスト
- On the MIA Vulnerability Gap Between Private GANs and Diffusion Models [51.53790101362898]
GAN(Generative Adversarial Networks)と拡散モデルが高品質な画像合成のための主要なアプローチとして登場している。
差分自己生成モデルが直面するプライバシーリスクの統一的および実証的分析について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-03T14:18:22Z) - A Comprehensive Guide to Differential Privacy: From Theory to User Expectations [0.769971486557519]
微分プライバシー(DP)は、プライバシのリスクを軽減するための、数学的に基本的な原則として登場した。
本総説では, DPの理論的基礎, 実践的メカニズム, 実世界の応用について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-03T13:23:10Z) - Differential Privacy in Machine Learning: From Symbolic AI to LLMs [49.1574468325115]
差別化プライバシは、プライバシーリスクを軽減するための正式なフレームワークを提供する。
単一のデータポイントの包含や除外がアルゴリズムの出力を著しく変更しないことを保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-13T11:30:35Z) - Enhancing Privacy in Semantic Communication over Wiretap Channels leveraging Differential Privacy [51.028047763426265]
セマンティック通信(SemCom)は,タスク関連情報に着目して伝送効率を向上させる。
セマンティックリッチなデータをセキュアでないチャネルで送信すると、プライバシのリスクが生じる。
本稿では,セマンティックなセマンティックな特徴を保護するために,差分プライバシー機構を統合した新しいSemComフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-23T08:42:44Z) - Evaluating Differential Privacy on Correlated Datasets Using Pointwise Maximal Leakage [38.4830633082184]
データ駆動の進歩はプライバシーに重大なリスクをもたらす。
差分プライバシーは プライバシー保護の 基盤になっている
私たちの研究は、微妙なプライバシーリスクの理解を深め、より効果的なプライバシー保護メカニズムの開発の必要性を強調することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-08T10:30:45Z) - Differential Confounding Privacy and Inverse Composition [32.85314813605347]
本稿では,Pufferfishプライバシーフレームワークの特殊な形式であるtextitdifferential confounding Privacy (DCP)を紹介する。
DCP機構は, 構成上のプライバシー保証を保っているが, DPの優雅な構成特性は欠如していることが示されている。
我々は、リーダ・フォロワーモデルがターゲット保証を達成するためのプライバシ戦略を最適に設計する、textitInverse Composition (IC)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T21:45:13Z) - Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with
$f$-Differential Privacy [51.11280118806893]
サーバが複数のユーザの協調的なデータ分析を,プライバシの懸念と限られた通信能力で調整する,フェデレートされたデータ分析問題を考える。
有限出力空間を有する離散値機構の局所的差分プライバシー保証を$f$-differential privacy (DP) レンズを用いて検討する。
より具体的には、様々な離散的評価機構の厳密な$f$-DP保証を導出することにより、既存の文献を前進させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T16:58:53Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。