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Enregistrement W2106777352 · doi:10.1109/ares.2008.57

A Behavioral Model of Ideologically-motivated “Snowball” Attacks

2008· article· en· W2106777352 sur OpenAlexafffund
Natalia Stakhanova, Oleg Stakhanov, Ali A. Ghorbani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésComputer securityPaceIdeologyComputer scienceCyber threatsThe InternetSet (abstract data type)Internet privacyContext (archaeology)Conceptual modelRisk analysis (engineering)BusinessPoliticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As our daily life depends more and more on Internet technology, it also becomes increasingly susceptible to new types of cyber threats. These threats often take a form of innovative malicious behavior and commonly emerge in a pace that exceeds the capability of security experts to develop timely solutions to counter such threats. In this context it becomes particularly important to develop a good understanding of the complete cycle of malicious behavior including its evolution and the factors contributing to its spread so that these types of threats are addressed in proactive manner. In this paper we describe and define the new type of recently emerged threat - the ideologically-motivated "snow ball" attack. We develop a conceptual model for explaining the evolution of ideologically motivated attacks and discuss a set of methods that can be used to detect and respond to this type of threat at all stages of its development. Finally, we use the recent case of ideologically motivated attack - the attack on Estonia's cyber infrastructure to evaluate our conceptual model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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