論文の概要: Techniques of Modern Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13427v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 22:15:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.080583
• Title: Techniques of Modern Attacks
• Title（参考訳）: 近代的攻撃技術
• Authors: Alexander Shim,
• Abstract要約: Advanced Persistent Threats (APT) は特定の標的を狙った複雑な攻撃方法である。 本稿では,近年の学術研究で提案されている攻撃ライフサイクルと最先端の検知・防衛戦略について検討する。 それぞれのアプローチの長所と短所を強調し、より適応的なAPT緩和戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The techniques used in modern attacks have become an important factor for investigation. As we advance further into the digital age, cyber attackers are employing increasingly sophisticated and highly threatening methods. These attacks target not only organizations and governments but also extend to private and corporate sectors. Modern attack techniques, such as lateral movement and ransomware, are designed to infiltrate networks and steal sensitive data. Among these techniques, Advanced Persistent Threats (APTs) represent a complex method of attack aimed at specific targets to steal high-value sensitive information or damage the infrastructure of the targeted organization. In this paper, I will investigate Advanced Persistent Threats (APTs) as a modern attack technique, focusing on both the attack life cycle and cutting-edge detection and defense strategies proposed in recent academic research. I will analyze four representative papers to understand the evolution of APT detection mechanisms, including machine learning-driven behavioral analysis and network-level collaborative defense models. Through this comparative analysis, I aim to highlight the strengths and limitations of each approach and propose more adaptive APT mitigation strategies. The study seeks to analyze the key characteristics of APTs and provide a comprehensive high-level understanding of APTs along with potential solutions to the threats they pose.
• Abstract（参考訳）: 現代の攻撃で使用される技術は、調査の重要な要素となっている。 デジタル時代が進むにつれ、サイバー攻撃者はますます洗練され、非常に脅かされる方法を採用しています。 これらの攻撃は組織や政府だけでなく、民間や企業部門にも及んでいる。 横移動やランサムウェアのような現代の攻撃技術は、ネットワークに侵入し、機密データを盗むように設計されている。 これらの技術の中で、Advanced Persistent Threats (APTs) は、特定の標的を狙った複雑な攻撃方法であり、高価値な機密情報を盗んだり、標的とする組織のインフラを損傷させたりする。 本稿では,近年の学術研究で提案されている攻撃ライフサイクルと最先端検出・防衛戦略に焦点をあてて,攻撃手法としての高度持続脅威(APT)について検討する。 機械学習による行動分析やネットワークレベルの協調防衛モデルなど、APT検出機構の進化を理解するために、代表的な4つの論文を分析します。 この比較分析を通じて、各アプローチの強みと限界を強調し、より適応的なAPT緩和戦略を提案する。 この研究は、APTの重要な特徴を分析し、それらがもたらす脅威に対する潜在的な解決策とともに、APTの総合的なハイレベルな理解を提供することを目指している。

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