네트워크에서 러시안 룰렛 위반을 자동으로 감지
Khoury/ECE 교수 Engin Kirda는 Boston University의 Gianluca Stringhini와 협력하여“Flanker : 이종 데이터 및 그래프 표현 학습을 사용하여 조직의 측면 운동을 자동으로 감지 할 것”을 위해 작업 할 것입니다. 측면 운동은 요즘 매우 중요한 사이버 보안 문제입니다.
초록 출처 :NSF
현대 사이버 공격에서 적대자들은 단일 러시안 룰렛 시스템을 대상으로하지 않습니다. 대신, 그들은 먼저 회사의 네트워크에 초기 발판을 설정하고 나중에 조직 내부의 최종 목표에 도달 할 때까지 추가 자산을 손상시켜 위반을 증폭시킵니다.
이 프로젝트는 4 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서 조사자들은 다양한 소스에서 이종 데이터 세트를 수집하고 소음에서 청소하고 사용자의 신원을 보호하기 위해 익명화하는 기술을 개발합니다.
이상은 NSF의 법정 사명을 반영하며 재단의 지적 장점과 광범위한 영향 검토 기준을 사용하여 평가를 통해 지원을받을 가치가있는 것으로 간주되었습니다..