論文の概要: Cybercrime and Prevention: Colonel Blotto in Social Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10755v1
- Date: Mon, 11 May 2026 15:54:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.954224
- Title: Cybercrime and Prevention: Colonel Blotto in Social Engineering
- Title（参考訳）: サイバー犯罪と予防 : 社会工学におけるブロット大佐
- Authors: Gergely Benkő, Katalin Parti, Gergely Biczók,
- Abstract要約: ソーシャルエンジニアリング攻撃ベクトル間の防御資源の最適配分を決定するために,Blotto大佐の2つのゲームモデルを開発した。
第一モデルでは、国家を擁護者として重視した最適な人口レベルの予防について検討し、3つの異なる国のユースケースを提示・比較する。
ここでは、異なる特徴を持つ組織を含む5つのユースケースを分析します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Cybercriminals increasingly target the human factor rather than continuously advancing technological defense mechanisms. Consequently, institutions that allocate substantial resources to strengthening their cybersecurity infrastructure may remain vulnerable if a deceived employee voluntarily transmits sensitive information or financial assets to attackers. Therefore, alongside the implementation of technological defense mechanisms, particular emphasis must be placed on mitigating human vulnerabilities, which can be achieved through preventive awareness programs. However, such training activities can only be effective if they are organization- and context-specific. In this paper, we develop two Colonel Blotto game models to determine the optimal allocation of defensive resources across dominant social engineering attack vectors. We ground the models in Routine Activity Theory (RAT), borrowed from criminology, that describes crime as an event involving a motivated offender, a suitable target, and the absence of a capable guardian. Next, we quantify relevant factors via the VIVA (Value, Inertia, Visibility, Accessibility) framework, and operationalize the models by feeding real-world cybercrime data into them. The first model investigates optimal population-level prevention, focusing on nation-states as defenders; we present and compare use cases of three different countries. The second model focuses on the organization as a decision-maker; here, we analyze five use cases involving organizations of different characteristics. Our results demonstrate that theoretically grounded and data-driven models can provide decision support to policymakers and organizational leaders in allocating their efforts optimally to prevent social engineering attacks and improve their overall cyber resilience.
- Abstract（参考訳）: サイバー犯罪は、技術防衛メカニズムを継続的に進歩させるよりも、ますます人間的要素を標的にしている。
結果として、騙された従業員が攻撃者に機密情報や金融資産を自発的に送信した場合、サイバーセキュリティインフラを強化するための実質的なリソースを割り当てる機関は、脆弱なままである。
したがって、技術的防衛機構の実施とともに、予防的認識プログラムを通じて達成できる人間の脆弱性の軽減に特に重点を置く必要がある。
しかし、そのようなトレーニング活動は組織的かつ文脈的にのみ有効である。
本稿では,支配的社会工学攻撃ベクトル間の防御資源の最適配分を決定するために,Blotto大佐の2つのゲームモデルを開発する。
我々は、犯罪を動機付けられた犯罪者、適切なターゲット、そして有能な保護者の欠如を含む出来事として記述する犯罪学から借用されたルール的活動理論(RAT)のモデルを構築した。
次に、VIVA(Value, Inertia, Visibility, Accessibility)フレームワークを介して関連する要因を定量化し、現実のサイバー犯罪データをそれらに供給することでモデルを運用する。
第1モデルは、国家を防衛者として重視した最適な人口レベルの予防について検討し、3つの異なる国のユースケースを提示、比較する。
ここでは、異なる特徴を持つ組織を含む5つのユースケースを分析します。
以上の結果から、理論的基盤とデータ駆動モデルにより、政策立案者や組織リーダーが、社会的工学的攻撃を予防し、全体的なサイバーレジリエンスを改善するために、自らの取り組みを最適に割り当てる上で、意思決定支援が可能になることが示唆された。
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