Unveiling Zero-Space Detection: A Novel Framework for Autonomous Ransomware Identification in High-Velocity Environments

要約

現代のサイバーセキュリティ環境では、進化する脅威を正確かつ適応性をもって特定できる洗練された検出フレームワークがますます求められています。
提案されたゼロ空間検出フレームワークでは、教師なしクラスタリングと高度な深層学習技術を通じて潜在的な行動パターンを動的に特定する新しいアプローチが導入されています。
シグネチャベースおよびヒューリスティック手法の制限に対処するように設計されており、洗練された意思決定のためにマルチフェーズ フィルタリングとアンサンブル学習を統合することで、高速環境でも効果的に動作します。
実験による評価では、LockBit、Conti、REvil、BlackMatter などのさまざまなランサムウェア ファミリ全体で高い検出率を示しながら、低い誤検知率とスケーラブルなパフォーマンスを維持していることが明らかになりました。
計算オーバーヘッドは最小限に抑えられ、平均処理時間により、ピーク時の運用負荷下でもリアルタイム システムとの互換性が保証されます。
このフレームワークは、従来の検出システムにとって頻繁に課題となる、難読化や暗号化速度の変動などの敵対的な戦略に対する回復力を示しています。
複数のデータ ソースにわたる分析により、さまざまなファイル タイプと操作コンテキストを処理する際の多用途性が強調されます。
検出確率、遅延、リソース効率などの包括的な指標により、現実の状況下での有効性が検証されます。
このフレームワークは、モジュラー アーキテクチャを通じて、大幅な再構成を行わずに、既存のサイバーセキュリティ インフラストラクチャとのシームレスな統合を実現します。
結果は、その堅牢性と拡張性を実証し、動的でリソースに制約のある環境におけるランサムウェア識別に革新的なパラダイムを提供します。

要約(オリジナル)

Modern cybersecurity landscapes increasingly demand sophisticated detection frameworks capable of identifying evolving threats with precision and adaptability. The proposed Zero-Space Detection framework introduces a novel approach that dynamically identifies latent behavioral patterns through unsupervised clustering and advanced deep learning techniques. Designed to address the limitations of signature-based and heuristic methods, it operates effectively in high-velocity environments by integrating multi-phase filtering and ensemble learning for refined decision-making. Experimental evaluation reveals high detection rates across diverse ransomware families, including LockBit, Conti, REvil, and BlackMatter, while maintaining low false positive rates and scalable performance. Computational overhead remains minimal, with average processing times ensuring compatibility with real-time systems even under peak operational loads. The framework demonstrates resilience against adversarial strategies such as obfuscation and encryption speed variability, which frequently challenge conventional detection systems. Analysis across multiple data sources highlights its versatility in handling diverse file types and operational contexts. Comprehensive metrics, including detection probability, latency, and resource efficiency, validate its efficacy under real-world conditions. Through its modular architecture, the framework achieves seamless integration with existing cybersecurity infrastructures without significant reconfiguration. The results demonstrate its robustness and scalability, offering a transformative paradigm for ransomware identification in dynamic and resource-constrained environments.

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