Cyber Deception: State of the art, Trends and Open challenges

要約

サイバーセキュリティへの関心の高まりにより、さまざまなサイバー デセプション (CYDEC) メカニズムの設計と実装に関する記事が大幅に増加しました。
この傾向は、サイバー脅威に効果的に対処するための新しい戦略が緊急に必要であることを反映しています。
CYDEC は、その出現以来、プロアクティブおよびリアクティブな機能のおかげで、攻撃者に対する革新的な防御手段としての地位を確立し、多くの現実のシナリオでアプリケーションを見つけています。
CYDEC に多大な労力が費やされているにもかかわらず、文献には依然として大きなギャップが存在します。
特に、(i) CYDEC を特徴付ける主な構成要素の包括的な分析、(ii) あらゆる種類のソリューションをカバーする一般的な分類、(iii) さまざまな状況における文献の現状の調査は行われていません。
この記事は、CYDEC を構成する主な機能を詳細にレビューし、包括的な分類分類法を開発することで、これらのギャップを埋めることを目的としています。
さらに、CYDEC の生成に使用されるさまざまなフレームワークがレビューされ、より包括的なフレームワークが提示されます。
文献に記載されている CYDEC を使用した既存のソリューション (人工知能 (AI) を使用しない場合と AI を使用する場合の両方) が調査され、比較されます。
最後に、現在の最先端技術の最も顕著な傾向について議論し、将来の研究に向けた保留中の課題のリストを提供します。

要約(オリジナル)

The growing interest in cybersecurity has significantly increased articles designing and implementing various Cyber Deception (CYDEC) mechanisms. This trend reflects the urgent need for new strategies to address cyber threats effectively. Since its emergence, CYDEC has established itself as an innovative defense against attackers, thanks to its proactive and reactive capabilities, finding applications in numerous real-life scenarios. Despite the considerable work devoted to CYDEC, the literature still presents significant gaps. In particular, there has not been (i) a comprehensive analysis of the main components characterizing CYDEC, (ii) a generic classification covering all types of solutions, nor (iii) a survey of the current state of the literature in various contexts. This article aims to fill these gaps through a detailed review of the main features that comprise CYDEC, developing a comprehensive classification taxonomy. In addition, the different frameworks used to generate CYDEC are reviewed, presenting a more comprehensive one. Existing solutions in the literature using CYDEC, both without Artificial Intelligence (AI) and with AI, are studied and compared. Finally, the most salient trends of the current state of the art are discussed, offering a list of pending challenges for future research.

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