PASTRAL: Privacy-aware AST and Transformer-based Anomalous command-Line detection
PASTRAL: Обнаружение аномальных командных строк с использованием AST и Transformer с учетом конфиденциальности В документе представлена PASTRAL, фреймворк для обнаружения подозрительных командных строк с сохранением конфиденциальности пользователей. Он решает проблему баланса между точным обнаружением и защитой конфиденциальности в многопользовательских средах кибербезопасности. PASTRAL использует языковую модель и эмбеддинги на основе абстрактного синтаксического дерева (AST) для представления командных строк, включая внедрение шума дифференциальной конфиденциальности (DP) на уровне эмбеддингов. Затем для обнаружения аномалий используется условный вариационный автокодировщик. Система разработана таким образом, чтобы обмениваться только дифференциально-приватными эмбеддингами, защищая конфиденциальную информацию. Эмпирические оценки демонстрируют эффективность PASTRAL в обнаружении аномалий при сохранении компромисса между конфиденциальностью и полезностью. Также в реальном примере подчеркиваются практические соображения по развертыванию безопасных систем обнаружения LLM. Система объединяет языковую модель и структуру AST для представления командной строки. #конфиденциальность #безопасность #обнаружениеаномалий #AST #Transformer #дифференциальнаяконфиденциальность #команднаястрока #amazon документ - https://www.amazon.science/publications/pastral-privacy-aware-ast-and-transformer-based-anomalous-command-line-detection подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
PASTRAL: Обнаружение аномальных командных строк с использованием AST и Transformer с учетом конфиденциальности В документе представлена PASTRAL, фреймворк для обнаружения подозрительных командных строк с сохранением конфиденциальности пользователей. Он решает проблему баланса между точным обнаружением и защитой конфиденциальности в многопользовательских средах кибербезопасности. PASTRAL использует языковую модель и эмбеддинги на основе абстрактного синтаксического дерева (AST) для представления командных строк, включая внедрение шума дифференциальной конфиденциальности (DP) на уровне эмбеддингов. Затем для обнаружения аномалий используется условный вариационный автокодировщик. Система разработана таким образом, чтобы обмениваться только дифференциально-приватными эмбеддингами, защищая конфиденциальную информацию. Эмпирические оценки демонстрируют эффективность PASTRAL в обнаружении аномалий при сохранении компромисса между конфиденциальностью и полезностью. Также в реальном примере подчеркиваются практические соображения по развертыванию безопасных систем обнаружения LLM. Система объединяет языковую модель и структуру AST для представления командной строки. #конфиденциальность #безопасность #обнаружениеаномалий #AST #Transformer #дифференциальнаяконфиденциальность #команднаястрока #amazon документ - https://www.amazon.science/publications/pastral-privacy-aware-ast-and-transformer-based-anomalous-command-line-detection подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM