CapsIDD:マネージャーのインサイダー脅威を効果的に検出

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Table of Contents

CapsIDD:マネージャーのインサイダー脅威を効果的に検出

目次

  1. イントロダクション
  2. インサイダー脅威とは?
  3. 過去のアプローチの制約
  4. インサイダー脅威の検出方法
  5. CapsIDDのフレームワーク
  6. CapsIDDのアラーム検出モジュール
  7. 実験結果
  8. CapsIDDの評価とロバスト性
  9. サイバーセキュリティのインテリジェンスデータの統合
  10. メンション検出とコレクション解決
  11. コントラストマトリクスの性能評価
  12. エンティティタイプ予測モデル
  13. コンテキストモデリング
  14. 結論

【入力テキスト】CapsIDD: ユーザーレベルのインサイダー脅威検出法

イントロダクション

高度なサイバーセキュリティの脅威に直面する企業や組織は、インサイダー脅威(内部者の脅威)によっても攻撃される可能性があります。インサイダー脅威は、組織の内部にある悪意ある利用者によって行われる攻撃を指し、これは組織の機密性、完全性、可用性に悪影響を及ぼす可能性があります。

従来のインサイダー脅威の検出手法では、既知の悪意の署名に依存したものが主流であり、新たな脅威を検出することができませんでした。そのため、ユーザーの行動プロファイルや機械学習アルゴリズムを利用した従来の手法では、インサイダー脅威の検出に限界がありました。

本論文では、組織の内部者によるマネージャーのインサイダー脅威を検出するためのCapsIDDという手法を提案します。CapsIDDは、グラフ埋め込み手法とカプセルニューラルネットワークを活用したユーザーレベルのインサイダー脅威検出手法です。

インサイダー脅威とは?

インサイダー脅威とは、組織の内部にある悪意ある利用者によって行われる攻撃を指します。インサイダーは組織の内部情報システムに対する認可を持ち、組織の構造やセキュリティ手順についても知識を持っています。そのため、インサイダー脅威は外部の脅威と比べて検出が難しいとされています。

インサイダー脅威の検出には、従来のアプローチがあります。署名ベースのアプローチは、既知の悪意の署名に基づいて検出を行いますが、未知の脅威を検出することはできません。一方、ベースベースのアプローチは、ユーザーの行動プロファイルや機械学習アルゴリズムを活用して検出を行いますが、ユーザー間の相関情報や有効な学習方法には問題があります。

CapsIDDのフレームワーク

CapsIDDは、ユーザーレベルのマネージャーインサイダー脅威検出手法です。CapsIDDは、未知の脅威を検出するために、グラフ埋め込み手法とカプセルニューラルネットワークを組み合わせています。以下にCapsIDDのフレームワークを示します。

  1. フューチャー抽出モジュール: ユーザーのマルチソースのアクティビティログから統計的な特徴を抽出し、ユーザーの行動パターンを表現します。また、ユーザーの認証ログに基づいて均質なグラフを構築し、ユーザー間の相関情報を表現します。

  2. アラーム検出モジュール: フューチャーマトリックスを使用して、カプセルニューラルネットワークをトレーニングし、ユーザーを善意または悪意のいずれかに分類します。

CapsIDDのフレームワークは、マネージャーのインサイダー脅威を検出するために効果的な手法であり、従来の手法よりも優れた性能を発揮します。

実験結果

CapsIDDの性能評価のために、Universal Insider Strategyデータセットを使用しました。このデータセットには、1000人のユーザーと1003台のコンピューターのマルチソースのアクティビティログが含まれており、17ヶ月間のデータが収集されています。データセットには、正常なユーザーの活動だけでなく、マネージャーのインサイダーの活動も含まれています。

以下は、CapsIDDと他の手法との比較結果です。CapsIDDは、他の手法と比べて優れた性能を発揮し、マネージャーのインサイダー脅威の検出において有効な手法であることを示しています。

結論

本論文では、ユーザーレベルのマネージャーインサイダー脅威の検出手法であるCapsIDDを提案しました。CapsIDDは、グラフ埋め込み手法とカプセルニューラルネットワークを組み合わせることで、マネージャーのインサイダー脅威を効果的に検出することができます。実験結果からも、CapsIDDが他の手法と比べて優れた性能を発揮することがわかりました。今後の研究では、より多くのデータセットでの評価や改良が行われる予定です。

メリットとデメリット

メリット:

  • マネージャーのインサイダー脅威を効果的に検出できる
  • グラフ埋め込み手法とカプセルニューラルネットワークを組み合わせることで、高い性能を実現できる
  • 他の手法と比べて優れた精度を持つ

デメリット:

  • 実データにおけるパフォーマンスや効果についての詳細な評価が必要

ハイライト

  • ユーザーレベルのマネージャーインサイダー脅威の検出手法であるCapsIDDを提案しました
  • CapsIDDは、グラフ埋め込み手法とカプセルニューラルネットワークを組み合わせることで、マネージャーのインサイダー脅威を効果的に検出できる
  • 実験結果からも、CapsIDDが他の手法より優れた性能を発揮することがわかった

よくある質問と回答

Q: CapsIDDの性能は他の手法と比べてどのくらい優れていますか?

A: 実験結果からもわかるように、CapsIDDは他の手法よりも優れた性能を発揮します。特にマネージャーのインサイダー脅威の検出において、高い精度を実現しています。

Q: CapsIDDはどのようなデータセットで評価されましたか?

A: CapsIDDはUniversal Insider Strategyデータセットで評価されました。このデータセットには、多くのユーザーとコンピューターの活動ログが含まれており、マネージャーのインサイダー脅威を検出するための信頼性の高い評価が行われています。

Q: CapsIDDの改善点や今後の展望はありますか?

A: CapsIDDは既存の手法と比べて優れた性能を持つ一方、実データにおけるパフォーマンスや効果についての評価がまだ不十分です。今後の研究では、さらに多くのデータセットでの評価や改良が行われる予定です。

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