論文の概要: PHANTOM: Polymorphic Honeytoken Adaptation with Narrative-Tailored Organisational Mimicry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02992v1
- Date: Mon, 04 May 2026 17:14:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.573478
- Title: PHANTOM: Polymorphic Honeytoken Adaptation with Narrative-Tailored Organisational Mimicry
- Title（参考訳）: PHANTOM:Narrative-Tailored Organal Mimicryによるポリモルフィックハネトケン適応
- Abstract要約: ハネトケンは、不正な属性アクセスを検出するために植えられたデコイデジタル資産である。
PHANTOMは,組織固有の知識を符号化することで,文脈的に説得力のあるハネトケンを生成するフレームワークである。
結果は外部のAPIコールなしで再現されるため、パイプラインは空調された環境で完全にデプロイできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Honeytokens, decoy digital assets planted to detect and attribute unauthorised access, are a well-established primitive in cyber deception. Existing generation tools produce static, template-based tokens that lack organisational specificity and are identifiable by statistical, syntactic, and semantic analysis. We introduce PHANTOM (Polymorphic Honeytoken Adaptation with Narrative-Tailored Organisational Mimicry), a framework that generates contextually convincing honeytokens by encoding organisation-specific knowledge: domain names, service naming conventions, technology-stack idioms, and realistic secret-value distributions, into a multi-component generation pipeline. We formalise honeytoken quality through a four-component Believability Score that captures syntactic validity, semantic coherence, statistical plausibility, and human acceptance. We use this metric to evaluate PHANTOM across 8 token types and 4 organisational contexts against a template-based baseline. PHANTOM achieves B = 0.778 +/- 0.057 versus B = 0.576 +/- 0.058 for templates (Delta = +0.203, t = 14.07, p < 0.001, Cohen's d = 3.52). Human-evaluator acceptance rises from 6.2% to 100%, and detection resistance (DR = 1 - Pd) improves from 0.609 to 0.870 across three simulated scanner models (regex, entropy analysis, and ML classifier), each with p < 0.001. The semantic coherence gap (Delta Sc = +0.309, d = 4.52) is the dominant driver, confirming the hypothesis that organisational context is the critical missing ingredient in current approaches. All results are reproduced without external API calls, making the pipeline fully deployable in air-gapped environments.
- Abstract（参考訳）: 不正アクセスを検知し、属性付けするために植えられたデコイデジタル資産であるハネトケンは、サイバー詐欺において確立されたプリミティブである。
既存の生成ツールは、組織的な特異性を欠いた静的なテンプレートベースのトークンを生成し、統計、構文、意味分析によって識別できる。
我々は、ドメイン名、サービス命名規則、技術スタックイディオム、現実的な秘密価値分布といった組織固有の知識を符号化することで、文脈的に説得力のあるハニトケンを生成するフレームワークであるPHANTOM(Polymorphic Honeytoken Adaptation with Narrative-Tailored Organisational Mimicry)を、マルチコンポーネント生成パイプラインに導入する。
我々は,文法的妥当性,セマンティック・コヒーレンス,統計的妥当性,人間の受容を捉える4成分可読スコアを用いて,ハネトケン質を定式化する。
このメトリクスを使用して、テンプレートベースのベースラインに対して、8種類のトークンタイプと4つの組織コンテキストでPHANTOMを評価します。
PHANTOM はテンプレートに対して B = 0.778 +/- 0.057 対 B = 0.576 +/- 0.058 を達成する(Delta = +0.203, t = 14.07, p < 0.001, Cohen's d = 3.52)。
ヒト評価器の受容率は6.2%から100%に増加し、検出抵抗(DR = 1 - Pd)は3つの模擬スキャナーモデル(レジェックス、エントロピー分析、ML分類器)で0.609から0.870に改善され、それぞれp < 0.001である。
意味的コヒーレンスギャップ(Delta Sc = +0.309, d = 4.52)は支配的なドライバーであり、組織的コンテキストが現在のアプローチで欠落している重要な要素である、という仮説を確認している。
すべての結果が外部APIコールなしで再現されるため、パイプラインは空中障害のある環境で完全にデプロイできる。
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