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J-GLOBAL ID：201702258724515343   整理番号：17A0911158

高度持続的脅威(APT)に対するクラウドストレージ防御:プロスペクト理論の研究【Powered by NICT】

Cloud Storage Defense Against Advanced Persistent Threats: A Prospect Theoretic Study

著者 (5件)： Xiao Liang (Department of Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Xu Dongjin (Department of Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Xie Caixia (Department of Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Mandayam Narayan B. (Department Electrical and Computer Engineering, Wireless Information Network Laboratory, Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA) ,  Poor H. Vincent (Department of Electrical Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 35  号： 3  ページ： 534-544  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドストレージである高度持続的脅威(APT)に脆弱であり,攻撃者は貯蔵デバイスにステルス,連続,及び標的攻撃を開始。本論文では,クラウドストレージシステムの防御と期待効用理論の結果から逸脱される主観的意思決定,伝統的なゲーム理論の基礎となるをするAPT攻撃者の間の相互作用を定式化に適用したプロスペクト理論(PT)。純戦略を用いたPTベースクラウドストレージ防御ゲームでは,防御者は,各貯蔵装置の走査間隔を選択し,主観的APT攻撃者は各装置に対する攻撃の彼または彼女の間隔を選択する。混合戦略主観的貯蔵防御ゲームであるも調べ,各主観的防御とAPT攻撃者はその反対の作用の不確実性の下で作用する。両ゲームのNash均衡(NE)を導出し,APT攻撃者の主観的所見は防御の有用性を向上させることができることを示した。貯蔵防御者は動的APT防御ゲームにおけるAPT攻撃モデルまたは攻撃者の主観性モデルの意識せず適用できることをQ学習ベースAPT防御スキームも提案した。シミュレーション結果は,提案した防御法は,主観的APT攻撃者の攻撃動機づけを抑制し,防御者の有用性を改善し,ベンチマーク欲張り防御戦略と比較したことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  相互作用 ,  不確実性 ,  動機づけ ,  定式化 ,  Nash均衡 ,  意思決定 ,  ベンチマーク ,  *ゲーム ,  ゲーム理論
準シソーラス用語： Q学習 ,  攻撃者 ,  *プロスペクト理論 ,  *防衛 ,  *クラウドストレージ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 高度 ,  脅威 ,  APT ,  クラウドストレージ ,  防御 ,  プロスペクト理論 ,  研究