DefTesPY：基于Python语言的Tesla公司增强型数据建模与分析网络防御模型
密码学与安全
2024-07-23 v1
摘要
随着我们准备利用多种新技术和防御模型来对抗网络犯罪，针对汽车和商业公司的多种网络攻击持续增加。网络防御（也称反情报）是一种计算机网络防御机制，涉及为保护公司、政府机构和其他可预见的网络而进行的活动响应、关键基础设施保护和信息保障。网络防御侧重于及时预防、检测和响应攻击或威胁，以确保基础设施或信息不受损害。随着网络威胁的数量和复杂性不断增加，大多数公司都需要网络防御来保护敏感信息和资产。我们可以通过在不同层级使用防火墙、入侵检测系统（IDS）以及入侵防御系统（IPS）来控制攻击者的行为，这些系统可以独立安装或与其他保护方法结合使用。特斯拉是美国德克萨斯州奥斯汀的一家美国清洁能源和汽车公司。特斯拉最近的数据泄露事件影响了超过75,000人，该公司指出两名前雇员是泄露者，泄露了从2015年到2022年的23,000多个内部文件。在这项工作中，我们将重点介绍使用网络防御模型和Python语言对特斯拉公司进行数据建模和数据分析的调查。我们提出了一种名为DefTesPY的防御模型，该模型基于特斯拉公司迄今遭遇的网络攻击和网络犯罪，增强了数据建模和数据分析能力。
引用
@article{arxiv.2407.14671,
title = {DefTesPY: Cyber defense model with enhanced data modeling and analysis for Tesla company via Python Language},
author = {Naresh Kshetri and Irin Sultana and Mir Mehedi Rahman and Darshana Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.14671},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 4 figures