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J-GLOBAL ID:201802281641176250   整理番号:18A0328474

サイバー脅威知能と情報共有のためのデータ駆動型分析【Powered by NICT】

Data-driven analytics for cyber-threat intelligence and information sharing
著者 (6件):
資料名:
巻: 67  ページ: 35-58  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0995A  ISSN: 0167-4048  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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共有サイバー脅威知能(CTI)情報の効率的な解析は,ネットワークリスク評価とセキュリティ強化のために重要である。脅威プロファイリングによる防御の積極的なラインを実行する上で関心が高まっている。しかし,CTI共有データで報告されている関連する脅威に関して特定のネットワークの弾力性を決定する挑戦,脅威知識のテキスト表現に存在する意味論と文脈情報が不足しているためである。既存CTI骨格の限界を克服するために,形式的仕様記述,意味論的推論と文脈解析のためのWebオントロジー言語(OWL)に基づいた脅威分析フレームワークを考案し,大容量共有脅威飼料からのネットワーク関連脅威の導出を可能にした。著者等のオントロジーは,リスク分析と脅威アクタープロファイリングのためのサイバー観測可能な発現(CybOX),ネットワーク構成,および共通脆弱性と曝露(CVE)の付加的概念を用いた構造化脅威情報発現(STIX)の構成要素である。フレームワークは,脅威関連性を分類,脅威尤度を決定し,形成された規則と推論により影響され,露出した資産を同定することにより問題下でのネットワークを標的としたサイバー脅威を調査するために自動化機構を提供する。信頼できる情報源から収集した臨界高度持続的脅威(APT)の包括的な構造と概念評価を行い,現実的なネットワーク事例研究へのそれらの関連性とリスクを決定した。最後に,提案したフレームワークは,効率と有効性の点で他の競合するアプローチを提供し,優れている分析の型における新しいことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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データ保護  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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