TTPXHunter: Automated Threat Intelligence Extraction Methodology

Core Concepts

Automated extraction of threat intelligence using TTPXHunter significantly enhances cybersecurity threat intelligence by offering quick, actionable insights into attacker behaviors.

Abstract

I. Abstract

Understanding adversaries' modus operandi aids in employing efficient defensive strategies.
TTPXHunter automates the extraction of threat intelligence in terms of Tactics, Techniques, and Procedures (TTPs) from cyber threat reports.
The methodology leverages cyber domain-specific natural language processing to enhance threat analysis significantly.
II. Introduction

Advanced Persistent Threats (APTs) pose a significant challenge to global security.
Countering APTs requires detailed extraction and analysis of threat intelligence related to APTs.
TTPXHunter extends TTPHunter's capabilities to recognize an array of 193 TTPs.
III. Background

MITRE ATT&CK Framework provides a standardized lexicon for classifying attackers' tactics, techniques, and procedures.
BERT language model plays a vital role in extracting threat intelligence from cybersecurity texts.
TTPHunter leverages BERT to extract TTPs from threat reports.
IV. Proposed Methodology: TTPXHunter

TTPXHunter refines and expands to recognize 193 TTPs using domain-specific language models.
Contextual data augmentation method is employed to address the limited dataset problem.
Preprocessing and fine-tuning steps are crucial for optimizing the model's performance.
V. Experiments and Results

Evaluation on augmented sentence-based and report-based datasets.
TTPXHunter outperforms state-of-the-art methods in terms of precision, recall, F1-score, and hamming loss.
Comparison with TRAM, TTPHunter, and other methods showcases the efficiency of TTPXHunter.
VI. Limitations & Future Directions

Continuous updates to the MITRE ATT&CK framework may require retraining the model.
Extending TTPXHunter's capability to handle one-to-many mappings can enhance performance.
VII. Conclusion

TTPXHunter significantly enhances threat intelligence extraction, aiding various cybersecurity teams.
The methodology offers a comprehensive toolset for identifying, understanding, and countering cyber threats.

Stats

이 연구는 TTPXHunter가 92.42%의 f1-score를 달성하고, 보고서 데이터 세트에서 97.09%의 f1-score를 달성했다.
TTPXHunter는 39,296개의 샘플을 포함하는 증가된 문장-TTP 데이터 세트와 149개의 실제 사이버 위협 인텔리전스 보고서-TTP 데이터 세트를 생성했다.

Quotes

"TTPXHunter significantly improves cybersecurity threat intelligence by offering quick, actionable insights into attacker behaviors."
"The methodology leverages cyber domain-specific natural language processing to enhance threat analysis significantly."

Key Insights Distilled From

TTPXHunter

by Nanda Rani,B... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03267.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 TTPXHunter는 다른 방법론과 비교하여 탁월한 성능을 보이는가?

TTPXHunter는 다른 방법론과 비교하여 탁월한 성능을 보이는 주요 이유는 두 가지 측면에서 나타납니다. 첫째, TTPXHunter는 도메인 특화 언어 모델을 사용하여 문맥을 더 잘 이해하고 해석할 수 있습니다. 이는 일반 영어로 훈련된 모델보다 도메인 특화 용어를 더 정확하게 이해하고 해석할 수 있기 때문에 가능합니다. 두 번째로, TTPXHunter는 193가지 TTP 범위를 식별할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 반면 다른 방법론은 이러한 전체 TTP 범위를 다루지 못하거나 제한적인 범위 내에서 작동합니다. 또한 TTPXHunter는 문맥을 더 잘 파악하고 TTP를 정확하게 식별할 수 있도록 데이터 증강 방법을 사용하여 적은 수의 TTP에 대한 데이터 부족 문제를 극복했습니다. 이러한 특징들이 TTPXHunter를 다른 방법론보다 우수하게 만들었습니다.

MITRE ATT&CK 프레임워크의 지속적인 업데이트가 TTPXHunter에 어떤 영향을 미칠 수 있는가?

MITRE ATT&CK 프레임워크의 지속적인 업데이트는 TTPXHunter에 영향을 미칠 수 있습니다. 새로운 TTP가 추가되면 모델을 다시 튜닝해야 할 수 있습니다. 새로운 TTP를 예측하려면 새로운 TTP에 특화된 데이터를 생성하기 위해 우리가 제안한 방법을 사용해야 할 수 있습니다. 따라서 MITRE ATT&CK 프레임워크의 업데이트는 TTPXHunter의 성능과 정확성에 영향을 줄 수 있으며, 새로운 TTP를 식별하기 위해 모델을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다.

TTPXHunter의 성능을 향상시키기 위해 어떤 한계를 극복해야 하는가?

TTPXHunter의 성능을 향상시키기 위해 극복해야 하는 주요 한계 중 하나는 한 문장이 여러 개의 TTP에 매핑되는 경우를 처리하는 것입니다. 예를 들어, "공격자가 피싱 이메일을 통해 초기 액세스를 획득하고 실행 레지스트리 수정을 통해 영속성을 얻었습니다."와 같은 문장은 T1566 (피싱) 또는 T1037 (부팅 또는 로그온 초기화 스크립트)로 매핑될 수 있습니다. 이러한 한 문장이 여러 TTP에 매핑되는 경우를 식별할 수 있는 능력을 확장시키는 것이 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 새로운 TTP가 추가될 때 모델을 다시 튜닝해야 하는 점도 고려해야 합니다. 새로운 TTP를 예측하기 위해 새로운 데이터를 생성하고 모델을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 이러한 한계를 극복함으로써 TTPXHunter의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.