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J-GLOBAL ID：201802219752838125   整理番号：18A0079579

記号最適化によるスケーラブルで安全なマルチパーティネットワーク脆弱性解析【Powered by NICT】

Scalable Secure Multi-party Network Vulnerability Analysis via Symbolic Optimization

著者 (5件)： Albab Kinan Dak ,  Issa Rawane ,  Lapets Andrei ,  Bestavros Azer ,  Volgushev Nikolaj
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPW  ページ： 211-216  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 脅威伝搬解析を企業ネットワークのサイバーレジリエンスを改善することにおいて有用なツールである。これらのネットワークは関連していると脅威は内のみならず,ネットワークを横断して伝播してできるので,単一企業内からは観測不能脅威伝搬軌跡を明らかにすることができるネットワーク全体の全体的観点。しかし,高感度(漏洩),損傷を与える可能性として企業は内部脆弱性測定データを共有する。この懸念マルチパーティ計算(MPC)アドレスの安全化。MPCはその機密性を保護しながら,distrustingパーティがそれらの結合データ分析の計算を可能にする暗号技術である。本研究では,MPCを適用した大規模連合ネットワーク上の伝搬解析を脅威。汎用MPCの法外に高い性能コストに対処するために,より効率的にMPC下で多くの関連するグラフアルゴリズムを実行するために利用可能であることを最適化の二つの新しい応用を開発(1)分離段階に計算を分割する第一段階は,MPCせずに各関係者による民間実行され,第二段階ははるかに小さい共有ネットワークを扱うMPC計算されるように,(2)高価な演算の数を減少させるために最適化できることを記号発現解析アルゴリズムの実行を処理して第二段階を最適化し,続いてMPC下で行った。ネットワークグラフの例に対する脅威伝搬の可能性を分析することにより,この技術のスケーラビリティを評価し,それに沿って本研究を拡大できるいくつかの方向を提案した。Copyright 2018 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： *最適化 ,  データ解析 ,  *安全性 ,  *ネットワーク ,  軌跡 ,  高感度 ,  暗号
準シソーラス用語： ネットワークグラフ ,  解析アルゴリズム ,  グラフアルゴリズム ,  機密性 ,  アドレス ,  マルチパーティ計算 ,  企業ネットワーク ,  *脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 記号 ,  最適化 ,  脆弱性 ,  解析