Proactive Cyber Threat Detection Using AI and Open-Source Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Frequent developments in cyber threats seriously threaten the digital systems in both the public and private sectors. Today, modern cyberattacks are too unpredictable for the old cybersecurity defenses and time-bound detection methods. Because there are more complex, numerous and distant threats today, to find them and address them before much damage can occur. In this work, look at integrating AI and OSINT to develop a system that can quickly detect any cyber threats in an organization. The researchers used the Hornet 40 dataset which includes network traffic collected over the course of 40 days from honeypots in eight places: Amsterdam, London, Frankfurt, San Francisco, New York, Singapore, Toronto, and Bangalore. To capture different activities from uninvited users, these honeypots received requests only on a specific non-standard SSH port. The information provided by Argus is in the form of detailed bidirectional NetFlow data that displays the effects of geography on various cyber-attacks. Various machine learning approaches are used within a data-driven system to spot and detect abnormal traffic and threats in the network such as Random Forest, Support Vector Machines (SVM), Long Short-Term Memory (LSTM) networks and Isolation Forests. At the same time, data, and findings from public threat intelligence, darknet sources and cybersecurity forums are studied using Natural Language Processing (NLP) to find important information about threats. As a result of this, the detection rate is improved by comparing suspicious traffic in honeypots with global findings and the reported IOCs. Combining AI and OSINT together allows the engine to read and analyze a lot of network data quickly and in almost real time. Joining these processes allows quick and early identification of advanced attacks such as zero-day attacks and intrusions. It is clear from the results that using this approach improves the accuracy of detection, lowers the number of false positives, and reveals attacks that tend to come from specific locations and are typically overlooked by other systems.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».