SONAR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Everyday, security experts face a growing number of security events that affecting people well-being, their information systems and sometimes the critical infrastructure. The sooner they can detect and understand these threats, the more they can mitigate and forensically investigate them. Therefore, they need to have a situation awareness of the existing security events and their possible effects. However, given the large number of events, it can be difficult for security analysts and researchers to handle this flow of information in an adequate manner and answer the following questions in near-real time: what are the current security events? How long do they last? In this paper, we will try to answer these issues by leveraging social networks that contain a massive amount of valuable information on many topics. However, because of the very high volume, extracting meaningful information can be challenging. For this reason, we propose SONAR: an automatic, self-learned framework that can detect, geolocate and categorize cyber security events in near-real time over the Twitter stream. SONAR is based on a taxonomy of cyber security events and a set of seed keywords describing type of events that we want to follow in order to start detecting events. Using these seed keywords, it automatically discovers new relevant keywords such as malware names to enhance the range of detection while staying in the same domain. Using a custom taxonomy describing all type of cyber threats, we demonstrate the capabilities of SONAR on a dataset of approximately 47.8 million tweets related to cyber security in the last 9 months. SONAR could efficiently and effectively detect, categorize and monitor cyber security related events before getting on the security news, and it could automatically discover new security terminologies with their event. Additionally, SONAR is highly scalable and customizable by design; therefore we could adapt SONAR framework for virtually any type of events that experts are interested in.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle