Siren — Advancing Cybersecurity through Deception and Adaptive Analysis

要約

サイレンは、欺ception、機械学習、積極的な脅威分析の戦略的統合を通じてサイバーセキュリティを強化することを目的とした先駆的な研究努力を表しています。
神話上のサイレンからインスピレーションを得るこのプロジェクトは、潜在的な脅威を制御された環境に誘惑するために洗練された方法を採用しています。
このシステムは、リアルタイム分析と分類のための動的な機械学習モデルを備えており、新たなサイバー脅威に対する継続的な適応性を確保しています。
アーキテクチャのフレームワークには、リンク監視プロキシ、動的リンク分析のための専用の機械学習モデル、シミュレートされたユーザーインタラクションが豊富なハニーポットが脅威エンゲージメントを強化することが含まれます。
ハニーポット内のデータ保護は、確率的暗号化で強化されています。
さらに、シミュレートされたユーザーアクティビティを組み込むことで、ユーザーの離脱後でも潜在的な攻撃者からキャプチャおよび学習するシステムの能力が拡張されます。
全体として、サイレンはサイバーセキュリティのパラダイムシフトを導入し、従来の防御メカニズムを潜在的な敵から積極的に関与し、学習する積極的なシステムに変換します。
この研究は、サイバーセキュリティの脅威の進化する状況に応じて、継続的な改良のための貴重な洞察をもたらしながら、ユーザー保護を強化するよう努めています。

要約(オリジナル)

Siren represents a pioneering research effort aimed at fortifying cybersecurity through strategic integration of deception, machine learning, and proactive threat analysis. Drawing inspiration from mythical sirens, this project employs sophisticated methods to lure potential threats into controlled environments. The system features a dynamic machine learning model for realtime analysis and classification, ensuring continuous adaptability to emerging cyber threats. The architectural framework includes a link monitoring proxy, a purpose-built machine learning model for dynamic link analysis, and a honeypot enriched with simulated user interactions to intensify threat engagement. Data protection within the honeypot is fortified with probabilistic encryption. Additionally, the incorporation of simulated user activity extends the system’s capacity to capture and learn from potential attackers even after user disengagement. Overall, Siren introduces a paradigm shift in cybersecurity, transforming traditional defense mechanisms into proactive systems that actively engage and learn from potential adversaries. The research strives to enhance user protection while yielding valuable insights for ongoing refinement in response to the evolving landscape of cybersecurity threats.

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