¿Existe algún trabajo sobre el uso de inferencias bayesianas para ataques de canal lateral en la seguridad informática?

A2A. Escribí totalmente mal mi respuesta para las defensas en lugar de los ataques. Ups

El único que conozco es el envenenamiento bayesiano, que es un ataque de spam en el que corrompe la lógica de un filtro de spam. Para ello, inunda un filtro de correo no deseado con correo no deseado utilizando palabras que probablemente NO se utilizarán en mensajes de correo no deseado, lo que provoca su adición y arruina el cálculo de la probabilidad posterior de que, de lo contrario, se elimine el correo no deseado con palabras “bloqueadas” en su asunto o cuerpo.

Realmente no es un ataque usando la Inferencia Bayesiana en sí misma, sino un ataque para comprometer un sistema que usa Inferencia Bayesiana. Pero es bastante exagerado, de naturaleza estadística, y un gran ejemplo de por qué la inferencia bayesiana ingenua por sí sola no hace un fuerte filtro de spam .

Además, un gran ejemplo del Principio de Kerckhoff.

Andy hace referencia a una categoría de ataques mucho más amplia que su ejemplo citado; de hecho, diría que cualquier ataque que vea defensas ‘inteligentes’ (adaptativas) existentes (los filtros de spam bayesianos son un ejemplo) y luego cambia su propio ataque a ” entrenar al sistema (defensivo) para que acepte el mal comportamiento “, es en sí mismo algo bayesiano. (¿Anti-Bayesiano? Heh.)

Quizás los ataques de phishing autogenerados también califican: mis víctimas tienen un 34% más de probabilidades de responder si uso “crítico” en mi texto, un 45% más de probabilidades de responder si uso “compromiso” en mi texto y un 52% más de probabilidades de responder respondo si uso AMBOS “críticos” Y “compromiso”, etc.