AI for Cybersecurity : Robust models for Authentication, Threat and Anomaly Detection
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2023
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- Nuovo

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Cybersecurity models include provisions for legitimate user and agent authentication, as well as algorithms for detecting external threats, such as intruders and malicious software. In particular, we can define a continuum of cybersecurity measures ranging from user identification to risk-based and multilevel authentication, complex application and network monitoring, and anomaly detection. We refer to this as the 'anomaly detection continuum'. Machine learning and other artificial intelligence technologies can provide powerful tools for addressing such issues, but the robustness of the obtained models is often ignored or underestimated. On the one hand, AI-based algorithms can be replicated by malicious opponents, and attacks can be devised so that they will not be detected (evasion attacks). On the other hand, data and system contexts can be modified by attackers to influence the countermeasures obtained from machine learning and render them ineffective (active data poisoning). This Special Issue presents ten papers that can be grouped under five main topics: (1) Cyber-Physical Systems (CPSs), (2) Intrusion Detection, (3) Malware Analysis, (4) Access Control, and (5) Threat intelligence.AI is increasingly being used in cybersecurity, with three main directions of current research: (1) new areas of cybersecurity are being addressed, such as CPS security and threat intelligence; (2) more stable and consistent results are being presented, sometimes with surprising accuracy and effectiveness; and (3) the presence of an AI-aware adversary is recognized and analyzed, producing more robust solutions.…
Codice articolo 9783036582641
- Titolo
- AI for Cybersecurity : Robust models for Authentication, Threat and Anomaly Detection
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036582649
- ISBN 13
- 9783036582641
- Peso dell'articolo
- 720 grammi
- Dimensioni
- 250x175x18 mm
I modelli di sicurezza informatica includono disposizioni per l'autenticazione legittima di utenti e agenti, nonché algoritmi per il rilevamento di minacce esterne, come intrusi e software dannoso. In particolare, possiamo definire un continuum di misure di cybersecurity che vanno dall'identificazione degli utenti all'autenticazione basata sul rischio e multilivello, al monitoraggio complesso di applicazioni e rete e al rilevamento delle anomalie. Ci riferiamo a questo come "continuum di rilevamento delle anomalie". L'apprendimento automatico e altre tecnologie di intelligenza artificiale possono fornire potenti strumenti per affrontare tali problemi, ma la robustezza dei modelli ottenuti viene spesso ignorata o sottovalutata. Da un lato, gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale possono essere replicati da avversari malintenzionati e gli attacchi possono essere ideati in modo che non vengano rilevati (attacchi di evasione). D'altra parte, i dati e i contesti di sistema possono essere modificati dagli aggressori per influenzare le contromisure ottenute dall'apprendimento automatico e renderle inefficaci (avvelenamento attivo dei dati). Questo numero speciale presenta dieci documenti che possono essere raggruppati in cinque argomenti principali: (1) Sistemi Cyber-Fisici (CPS), (2) Rilevamento intrusioni, (3) Analisi del malware, (4) Controllo degli accessi e (5) Intelligenza sulle minacce.
L'IA viene sempre più utilizzata nella sicurezza informatica, con tre direzioni principali della ricerca attuale: (1) vengono affrontate nuove aree di sicurezza informatica, come la sicurezza CPS e l'intelligence sulle minacce; (2) vengono presentati risultati più stabili e coerenti, a volte con accuratezza ed efficacia sorprendenti; e (3) viene riconosciuta e analizzata la presenza di un avversario consapevole dell'intelligenza artificiale, producendo di più soluzioni robuste.
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