Graph Mining für Cybersicherheit: Eine Umfrage

Das explosive Wachstum von Cyberangriffen heute, wie Malware, Spam und Eindringlingen, hat schwerwiegende Folgen für die Gesellschaft verursacht. Die Sicherung des Cyberspace ist zu einem großen Anliegen für Organisationen und Regierungen geworden. Traditionelle Methoden des maschinellen Lernens werden umfangreich zum Auffinden von Cyberbedrohungen eingesetzt, modellieren jedoch kaum die Zusammenhänge zwischen realen Cyber-Entitäten. In den letzten Jahren haben viele Forscher mit der Verbreitung von Graphenabbau-Techniken diese Methoden untersucht, um Korrelationen zwischen Cyber-Entitäten zu erfassen und hohe Leistungen zu erzielen. Es ist unerlässlich, bestehende graphenbasierte Cybersicherheitslösungen zusammenzufassen, um einen Leitfaden für zukünftige Studien zu bieten. Daher stellen wir als wesentlichen Beitrag dieser Arbeit eine umfassende Überprüfung des Graph Mining für Cybersicherheit zur Verfügung, einschließlich eines Überblicks über Cybersicherheitsaufgaben, typischer Graph Mining-Techniken und des allgemeinen Prozesses zu deren Anwendung auf Cybersicherheit sowie verschiedener Lösungen für unterschiedliche Cybersicherheitsaufgaben. Für jede Aufgabe untersuchen wir relevante Methoden und heben die Grapharten, Graphansätze und Aufgabenebenen in ihrer Modellierung hervor. Darüber hinaus sammeln wir offene Datensätze und Werkzeugkästen für graphenbasierte Cybersicherheit. Schließlich geben wir einen Ausblick auf die potenziellen Richtungen dieses Bereichs für zukünftige Forschung.