PHASE: Framework di Machine Learning per la Valutazione Passiva della Simulazione dell'Attività Umana

Il framework PHASE (Passive Human Activity Simulation Evaluation), un nuovo sviluppo nel campo del machine learning, è progettato per valutare con precisione quanto le persone sintetiche (personas) imitino i comportamenti reali nelle simulazioni di cybersicurezza. Come descritto in un articolo su arXiv (2507.13505), analizza i log di connessione Zeek e può distinguere tra azioni umane e non umane con una precisione superiore al 90%. Operando in modo completamente passivo, PHASE utilizza tecniche standard di monitoraggio di rete, evitando qualsiasi strumentazione lato utente o sorveglianza visibile. I dati di rete per il machine learning vengono raccolti tramite un'appliance di rete Zeek per evitare l'introduzione di traffico non necessario. Inoltre, l'articolo introduce un metodo innovativo di etichettatura che utilizza i record DNS locali per la classificazione del traffico, eliminando la necessità di etichettatura manuale e colmando la lacuna nei metodi di valutazione quantitativa per le persone sintetiche negli ambienti cyber.