Automatisierte Zuordnung von Bedrohungstechniken zu Sicherheitstexten durch semantisches Ranking

Core Concepts

Ein neuartiger Ansatz zur effizienten Zuordnung von in Bedrohungsanalyseberichten beschriebenen Angriffsverhalten zu Einträgen in einer Wissensbasis für Bedrohungstechniken.

Abstract

Der Artikel stellt einen neuartigen Ansatz zur automatischen Zuordnung von in Bedrohungsanalyseberichten beschriebenen Angriffsverhalten zu Einträgen in der MITRE ATT&CK-Wissensbasis vor. Das vorgeschlagene Verfahren nutzt eine mehrstufige Ranking-Architektur, um die am stärksten relevanten Techniken basierend auf ihrer semantischen Relevanz zum Eingabetext effizient zu identifizieren. Jede Rangstufe verwendet ein eigenes Design zur Textrepräsentation, um die Relevanzmodellierung zu verbessern. Dafür werden vortrainierte Sprachmodelle verwendet, die für die Aufgabe der Technikzuordnung feinabgestimmt werden. Obwohl generische große Sprachmodelle diese Herausforderung noch nicht vollständig bewältigen können, werden sehr vielversprechende Ergebnisse erzielt. Im Vergleich zum bisherigen Stand der Technik wird eine Verbesserung der Recall-Rate um +35% erreicht. Darüber hinaus werden neue öffentliche Benchmark-Datensätze für das Training und die Validierung von Methoden in diesem Bereich erstellt und der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung gestellt, um zukünftige Forschung in dieser wichtigen Richtung zu fördern.

Stats

Die ATT&CK-Wissensbasis umfasst 193 Techniken und 401 Unterechniken, die aus 1.307 Bedrohungsanalyseberichten extrahiert wurden.
Das in dieser Arbeit erstellte Datensatz umfasst 6.612 Beschreibungen von Bedrohungsverhalten, die 410 verschiedenen Techniken zugeordnet sind.

Quotes

"Unser Ansatz verwendet eine mehrstufige Ranking-Architektur, die strategisch verschiedene Ranking-Modelle integriert, um den Zielkonflikt zwischen Effektivität und Effizienz zu optimieren."
"Wir konstruieren einen neuen Datensatz von Bedrohungsverhalten, der mit manuell annotierten Technik-ID-Etiketten angereichert ist. Dieser Datensatz soll die Weiterentwicklung von Methoden in diesem Bereich fördern."

Key Insights Distilled From

Semantic Ranking for Automated Adversarial Technique Annotation in Security Text

by Udesh Kumara... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17068.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Ansatz zur Annotation von Bedrohungstechniken in Echtzeit-Sicherheitsanalysen eingesetzt werden?

Der vorgestellte Ansatz zur Annotation von Bedrohungstechniken in Sicherheitsanalysen könnte in Echtzeit-Sicherheitsanalysen eingesetzt werden, um automatisch und effizient Bedrohungsinformationen aus Texten zu extrahieren und mit bekannten adversen Techniken abzugleichen. Durch die Verwendung eines mehrstufigen Ranking-Systems, das auf transformerbasierten Modellen beruht, kann das System die semantische Relevanz zwischen den Texten in den Sicherheitsberichten und den Technikbeschreibungen in der ATT&CK-Wissensdatenbank bewerten. Dies ermöglicht eine schnelle und präzise Zuordnung von Bedrohungstechniken zu den beschriebenen Verhaltensweisen in Echtzeit, was wiederum die Effizienz der Sicherheitsanalysen und die Reaktionszeit auf Bedrohungen verbessert.

Welche zusätzlichen Informationsquellen könnten neben den Bedrohungsanalyseberichten verwendet werden, um die Zuordnung von Techniken weiter zu verbessern?

Zusätzlich zu den Bedrohungsanalyseberichten könnten weitere Informationsquellen genutzt werden, um die Zuordnung von Techniken weiter zu verbessern. Einige potenzielle Quellen könnten sein:

Sicherheitsforen und Blogs: Durch die Analyse von Diskussionen und Beiträgen in Sicherheitsforen und Blogs können aktuelle Bedrohungen und Angriffstechniken identifiziert werden.
Open Source Intelligence (OSINT): OSINT-Quellen wie öffentliche Sicherheitswarnungen, Forschungsberichte und Sicherheitsblogs können wertvolle Einblicke in neue Bedrohungen und Techniken bieten.
Bedrohungsdatenbanken: Zugriff auf umfassende Bedrohungsdatenbanken von Sicherheitsunternehmen und Organisationen kann die Zuordnung von Techniken durch den Vergleich mit bekannten Angriffsmustern verbessern.
Sicherheitskonferenzen und Schulungen: Informationen aus Sicherheitskonferenzen, Schulungen und Webinaren können über neue Angriffstechniken und Trends informieren, die in die Zuordnung einbezogen werden können.
Durch die Integration dieser zusätzlichen Informationsquellen kann die Genauigkeit und Vollständigkeit der Zuordnung von Bedrohungstechniken in Echtzeit-Sicherheitsanalysen weiter verbessert werden.

Inwiefern könnten die gewonnenen Erkenntnisse zur Verbesserung der Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen beitragen?

Die gewonnenen Erkenntnisse aus der automatisierten Zuordnung von Bedrohungstechniken in Sicherheitsanalysen können erheblich zur Verbesserung der Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen beitragen. Einige der potenziellen Beiträge sind:

Schnellere Reaktion auf Bedrohungen: Durch die automatisierte Zuordnung von Bedrohungstechniken können Sicherheitsteams Bedrohungen schneller identifizieren und angemessen darauf reagieren.
Verbesserte Erkennung von Angriffsmustern: Die präzise Zuordnung von Bedrohungstechniken ermöglicht eine genauere Erkennung von Angriffsmustern und -taktiken, was zu einer effektiveren Abwehr von Cyberangriffen führt.
Attribution von Angriffen: Die Zuordnung von Bedrohungstechniken kann dazu beitragen, Angriffe bestimmten Bedrohungsakteuren zuzuordnen und somit die Attribution von Angriffen zu erleichtern.
Informierte Sicherheitsmaßnahmen: Durch das Verständnis der spezifischen Techniken, die von Angreifern verwendet werden, können Sicherheitsteams fundierte Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um potenzielle Angriffe proaktiv abzuwehren.
Insgesamt können die gewonnenen Erkenntnisse aus der automatisierten Zuordnung von Bedrohungstechniken dazu beitragen, die Sicherheitslage zu verbessern und die Resilienz gegenüber Cyberangriffen zu stärken.