Deception for Cyber Defence: Challenges and Opportunities
David Liebowitz , Surya Nepal , Kristen Moore , Cody J. Christopher , Salil S. Kanhere , David Nguyen , Roelien C. Timmer , Michael Longland , Keerth Rathakumar
分类： 机器学习
2022-08-15
作为网络防御的重要工具，欺骗正在迅速发展，并补充了现有的周边安全措施，以迅速检测出漏洞和数据盗窃。限制欺骗使用的因素之一是手工生成逼真的人工制品的成本。但是，机器学习的最新进展为可扩展的，自动化的现实欺骗创造了机会。本愿景论文描述了开发模型所涉及的机会和挑战，以模仿IT堆栈的许多共同元素以造成欺骗效应。
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