Behavioral analytics for inferring large-scale orchestrated probing events
Notice bibliographique
Résumé
The significant dependence on cyberspace has indeed brought new risks that often compromise, exploit and damage invaluable data and systems. Thus, the capability to proactively infer malicious activities is of paramount importance. In this context, inferring probing events, which are commonly the first stage of any cyber attack, render a promising tactic to achieve that task. We have been receiving for the past three years 12 GB of daily malicious real darknet data (i.e., Internet traffic destined to half a million routable yet unallocated IP addresses) from more than 12 countries. This paper exploits such data to propose a novel approach that aims at capturing the behavior of the probing sources in an attempt to infer their orchestration (i.e., coordination) pattern. The latter defines a recently discovered characteristic of a new phenomenon of probing events that could be ominously leveraged to cause drastic Internet-wide and enterprise impacts as precursors of various cyber attacks. To accomplish its goals, the proposed approach leverages various signal and statistical techniques, information theoretical metrics, fuzzy approaches with real malware traffic and data mining methods. The approach is validated through one use case that arguably proves that a previously analyzed orchestrated probing event from last year is indeed still active, yet operating in a stealthy, very low rate mode. We envision that the proposed approach that is tailored towards darknet data, which is frequently, abundantly and effectively used to generate cyber threat intelligence, could be used by network security analysts, emergency response teams and/or observers of cyber events to infer large-scale orchestrated probing events for early cyber attack warning and notification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».