From Analog Holes to Quantum Attacks: A Critical Analysis and Proposed Expansion of Data Protection Methods Against the Insider Threat
Notice bibliographique
Résumé
As technological advancement leads to more content being shared online, there is increased risk of sensitive data being intercepted, stolen or even intentionally exposed or shared by someone authorized to access it. This can lead to company secrets being leaked to competitors, intellectual property being used outside of regulations, unauthorized modification, piracy, and copyright infringement. This analysis surveys existing data protection techniques, including traditional and blockchain-based Digital Rights Management (DRM) to control content usage, encryption to keep data unreadable even if it is stolen, digital watermarking for tamper prevention and detection, and Data Loss Prevention (DLP) systems which focus on protection against insider threats. While extensive, each of these methods retain limitations and vulnerabilities. These include DRM’s susceptibility to “analog holes”, cache accessing, virtual machines and jailbroken hardware; many encryption algorithms’ vulnerability to quantum computers and side-channel attacks; watermarking’s inability to prevent leakage, only trace it, and vulnerability to attacks that degrade the watermark; and DLP’s accuracy limitations, user resistance and difficulty detecting steganography. To address some of these security gaps, three new methods are proposed. Context-Fixed Fragmented Envelope Encryption (CoFFEE) links decryption keys to specific identifiers of a device or USB plug-in and to biometric data so that only the authorized user and device can decrypt the content, even if an attacker obtains the password. Continuous Context Awareness (CoCoA) follows a similar principle regarding context verification, this time continuously monitoring the environment and computer and closing the sensitive file if any unauthorized hardware or software is in use. Finally, the “analog hole” vulnerability may be mitigated using object recognition to identify external recording devices through the webcam. These new methods, when used in tandem with existing ones, could help to close critical security gaps and strengthen the overall defense against data leakage, particularly by insider threats.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».