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データやリソースを盗む攻撃への新たな対策を考案、ミズーリ大攻撃者をシステムの隔離領域に誘導

米国ミズーリ大学工学部などの研究チームが、データ窃盗(APT)やリソース窃盗(APM)といった標的型攻撃に対抗する新手法を考案した。APTへの対応とAPMへの対応はほぼ正反対になっている。

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プラサド・カリヤム氏

 米国ミズーリ大学工学部などの研究チームが、標的型サイバー攻撃からデータやリソースを保護する新手法「defense using pretense」を考案した。攻撃者のリソースをシステムの隔離領域に誘導し、防御策を強化する時間を稼いだり、攻撃者にリソースを悪用されにくくしたりするというものだ。

 ミズーリ大学工学部の電気工学コンピュータサイエンスの准教授で、サイバー教育研究イニシアチブ(CERI)のディレクターを務めるプラサド・カリヤム氏を中心とした研究チームが新手法を考案した。

 データ窃盗のための「APT」(Advanced Persistent Threat)と、リソース窃盗のための「APM」(Advanced Persistent Mining)という2つの主要なタイプの攻撃への対策として、機械学習などの人工知能(AI)技術と心理学の原理を利用した。

攻撃者を惑わして攻撃をかわす手法とは?

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