時変ネットワークにおける詐欺ベースのサイバー脅威の拡散制御

科学分野:

• ネットワーク科学
• サイバーセキュリティ
• 計算社会科学

背景:

• オンラインソーシャルネットワークは、サイバー脅威の急速な拡散を促進する。
• 詐欺ベースの脅威は、ユーザーに重大なリスクをもたらす。
• サイバー脅威の拡散を制御するには、ネットワークのダイナミクスを理解する必要がある。

研究 の 目的:

• ソーシャルネットワークにおけるサイバー脅威を制御するためのさまざまな戦略の有効性を評価すること。
• アクティビティ駆動型ネットワークと感受性-感染-感受性（SIS）モデルを使用してサイバー脅威の拡散をモデル化すること。
• 拡散しきい値に対する制御戦略の影響を定量化すること。

主な方法:

• 同質性を調整可能なアクティビティ駆動型ネットワークにおけるユーザーインタラクションのモデリング。
• 感受性-感染-感受性（SIS）モデルを使用したサイバー脅威伝播のシミュレーション。
• ランダム、アクティビティベース、エゴセントリックサンプリング、セキュリティ意識調査の4つの制御戦略の分析。

主要な成果:

• ターゲットを絞った戦略、特にユーザー活動に焦点を当てた戦略は、サイバー脅威の拡散を制御する上で非常に効果的である。
• エゴセントリックサンプリング戦略は、システムの知識を必要とせずに、2番目に良いアプローチとして有望である。
• 騙されやすいユーザー間の高い同質性は、局所的なアウトブレイクにつながる可能性があるが、全体的な到達範囲を制限する。

結論:

• アクティビティベースのターゲティングは、ソーシャルネットワークにおけるサイバー脅威を軽減するための優れた戦略である。
• ネットワーク構造、特に同質性と騙されやすさは、サイバー脅威のアウトブレイクの可能性と到達範囲の両方に影響を与える。
• ユーザー行動とネットワークトポロジーを理解することは、効果的なサイバー脅威制御策を設計するために不可欠である。