サイバーセキュリティ異常検出問題に適用したBayesモデル【JST・京大機械翻訳】

Perusquia Jose A.; Griffin Jim E.; Villa Cristiano

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218873073411 整理番号：21P0027315

サイバーセキュリティ異常検出問題に適用したBayesモデル【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Models Applied to Cyber Security Anomaly Detection Problems

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2020年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

サイバーセキュリティは,世界中のすべての個人,組織および政府にとって重要な関心事である。サイバー攻撃は,これまでより精巧で,頻繁で危険になっており,従来の異常検出法は,これらの新しいクラスのサイバー脅威を扱うとき,あまり有効でないことが証明されている。これに取り組むために,古典的およびBayesモデルの両者は,従来の署名ベースの方法に対する有効で革新的な代替を提供し,近年観測された統計的研究への関心が高まっている。本レビューでは,いくつかの典型的なサイバーセキュリティ課題,典型的なタイプのデータおよび統計的方法の記述を提供し,これらの問題に対するBayesアプローチに特別な注意を払った。【JST・京大機械翻訳】

, , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , 計算機網

, ,

前のページに戻る