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J-GLOBAL ID：202002218395545801   整理番号：20A0880767

自動検出法のためのAPTデータセットと攻撃モデリング:レビュー【JST・京大機械翻訳】

APT datasets and attack modeling for automated detection methods: A review

著者 (3件)： Stojanovic Branka (DIGITAL - Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, 17 Steyrergasse, Graz, Austria) ,  Hofer-Schmitz Katharina (DIGITAL - Institute for Information and Communication Technologies, JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, 17 Steyrergasse, Graz, Austria) ,  Kleb Ulrike (POLICIES - Institute for Economic and Innovation Research, JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, 59 Leonhardstrasse, Graz, Austria)
資料名： Computers & Security  (Computers & Security)
巻： 92  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0995A  ISSN： 0167-4048  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 標的化サイバー攻撃のための自動検出法はますます顕著になっている。これらの方法を適切に試験するためには,適切なデータセットを持つことが重要である。本論文は,文献におけるAPT検出における使用のためのデータセットとそれらの作成に関するレビューを提供する。構成,選択,次元縮小を含む特徴工学に特別な焦点を置いた。基礎となるインフラストラクチャに基づく2つの利用事例を識別し,大企業ネットワークとサイバー物理システム,さらにクラウドコンピューティングシステム,金融技術ネットワーク,およびモノのインターネットネットワークを含んでいる。これらのデータセットは通常攻撃モデルに基づいている。そのような攻撃のアプローチと目標を含む異なる段階の記述を与えた。主要な達成は,既存の特徴抽出方法論の記述と分析,およびAPT検出関連文献で使用されるデータセットの詳細な概観である。これは,大きな企業ネットワーク利用事例が,非常に短い時間でデータセットのより頻繁な使用を組み込んだことを示した。サイバー物理システムの場合,現実的なデータセットが公開されている。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  ターゲティング ,  インフラストラクチャー ,  金融 ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  次元縮小
準シソーラス用語： モノのインターネット ,  クラウドコンピューティング ,  企業ネットワーク ,  自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 進歩した持続的脅威 ,  データセット作成 ,  特徴抽出 ,  攻撃モデル ,  企業ネットワーク ,  サイバー物理システム ,  FINTECH ,  クラウドコンピューティングシステム ,  モノのインターネット

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 自動検出 ,  APT ,  データセット ,  攻撃 ,  モデリング ,  レビュー