攻撃後の活動を実時間で予測・解釈し、サイバー脅威インテリジェンス報告書を通じて対策を講じる

Conceptos Básicos

サイバー脅威インテリジェンス報告書を活用し、攻撃後の活動を実時間で予測・解釈し、EDRシステムに対する事前強化策を自動的に講じる。

Resumen

本論文は、Advanced Persistent Threat (APT)攻撃への対策として、Endpoint Detection and Response (EDR)システムの課題に着目している。EDRシステムは多くの誤検知を生み出し、分析者の手作業と警報疲れによって最適な対応時間を逸してしまうという問題がある。
そこで本研究では、Endpoint Forecasting and Interpreting (EFI)と呼ばれる実時間の攻撃予測・解釈システムを提案している。EFIは以下の3つの主要な機能を持つ:

1. サイバー脅威インテリジェンス(CTI)報告書からAttack Scene Graph (ASG)を自動抽出し、低レベルのシステムログとマッピングすることで、攻撃サンプルを強化する。

2. 攻撃プロベナンスグラフ(APG)とシリアル化されたグラフ予測モデルを組み合わせて、Attack Forecast Graph (AFG)を生成し、攻撃者の次の行動を予測する。

3. Attack Template Graph (ATG)とグラフアラインメントプラスアルゴリズムを使用して、AFGを技術レベルで解釈し、EDRシステムに対する事前強化策を自動的に講じる。

EFIは、EDRの誤検知の影響を回避し、通常の運用に影響を与えることなく、システムの攻撃面を大幅に削減することができる。実験結果では、EFIのAFGと実際の攻撃グラフの整合性スコアが0.8を超え、予測と解釈の精度が91.8%に達することが示された。

Estadísticas

APT攻撃は2006年以降、政府、国防省、ハイテク企業に7,000件以上の重大な攻撃を引き起こしている。
EDRシステムは多くの誤検知を生み出し、分析者の手作業と警報疲れによって最適な対応時間を逸してしまう。
APT攻撃の平均的な横断移動時間は1時間58分であり、企業は2時間以内に一連の対策(検知、調査、対応)を完了する必要がある。

Citas

"EDRは多くの誤検知を生み出し、分析者の手作業と警報疲れによって最適な対応時間を逸してしまう。"
"APT攻撃の平均的な横断移動時間は1時間58分であり、企業は2時間以内に一連の対策を完了する必要がある。"

Ideas clave extraídas de

Nip in the Bud: Forecasting and Interpreting Post-exploitation Attacks in Real-time through Cyber Threat Intelligence Reports

by Tiantian Zhu... a las arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02826.pdf

Consultas más profundas

質問1

新しい手法を使用した攻撃に対処する場合、EFIは次のように対応します。まず、EFIは攻撃シーングラフ（ASG）を抽出し、それをトレーニングデータとして使用してグラフ予測モデルを構築します。次に、攻撃予測グラフ（AFG）を生成し、攻撃者の次の動きを予測します。最後に、攻撃テンプレートグラフ（ATG）を使用してAFGを解釈し、必要に応じて対策を講じます。このように、EFIは攻撃者の新しい手法に対応するためのリアルタイムな予測と対策を提供します。

質問2

EDRシステムの誤検知を完全に排除することは困難です。しかし、EFIはEDRの誤検知に影響を受けず、システムの攻撃面を効果的に削減することができます。EFIはCTIレポートからASGを抽出し、攻撃予測グラフ（AFG）を生成して攻撃を解釈し、対策を講じることで、EDRの誤検知に対処します。これにより、一定の誤検知は避けられないかもしれませんが、その影響を最小限に抑えることが可能です。

質問3

EFIの技術は他のセキュリティ分野にも応用可能です。例えば、医療分野においてもリスク予測やセキュリティ対策に活用できます。医療データの保護や患者のプライバシー保護など、セキュリティが重要視される領域でEFIの技術を活用することで、セキュリティレベルを向上させることができます。また、他の産業や分野でも同様に、EFIの技術を応用することでセキュリティ対策を強化することが可能です。