Echtzeitangriffserkennung mit Tag-Propagation-basierter Provenienzgraph-Ausrichtung auf Streaming-Ereignissen

Core Concepts

Durch die Nutzung der inhärenten Kausalität in Provenienzgraphen und die Verwendung eines Tag-Propagations-Frameworks können wir TagS, ein effizientes und zeitnahes System zur Erkennung und Untersuchung von Angriffen in Echtzeit, entwickeln.

Abstract

Die Studie präsentiert TagS, ein System zur Echtzeitangriffserkennung und -untersuchung, das auf einer Tag-Propagations-basierten Provenienzgraph-Ausrichtung aufbaut. Kernpunkte: Nutzung der inhärenten Kausalität in Provenienzgraphen, um Zwischenergebnisse in Tags zu cachen und so den Rechenaufwand und den Speicherbedarf erheblich zu reduzieren. Entwurf eines Tag-Propagations-Frameworks mit Initialisierung, Propagation und Entfernung von Tags, um eine effiziente Verarbeitung von Ereignisströmen zu ermöglichen. Modellierung des Erkennungsproblems als Graphausrichtungsproblem, das es ermöglicht, Angriffsverhalten durch flexible und erweiterbare Abfragegrafen darzustellen. Evaluierung auf zwei großen öffentlichen Datensätzen mit 12 Abfragegrafen, die verschiedene Angriffsszenarien abdecken. Die Ergebnisse zeigen, dass TagS in der Lage ist, 176.000 Ereignisse pro Sekunde zu verarbeiten, alle 29 Ausrichtungen korrekt zu identifizieren und dabei nur 3 Fehlalarme zu erzeugen.

Stats

TagS kann 176.000 Ereignisse pro Sekunde verarbeiten. TagS identifiziert alle 29 Ausrichtungen korrekt und erzeugt nur 3 Fehlalarme. TagS benötigt weniger als 300 MB Arbeitsspeicher.

Quotes

"Durch die Nutzung der inhärenten Kausalität in Provenienzgraphen und die Verwendung eines Tag-Propagations-Frameworks können wir TagS, ein effizientes und zeitnahes System zur Erkennung und Untersuchung von Angriffen in Echtzeit, entwickeln." "Benefiting from the tag propagation framework, we are able to propose TagS, the first real-time attack detection and investigation system with streaming provenance graph alignment."

Key Insights Distilled From

TAGS

by Zhenyuan Li,... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12541.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte TagS um maschinelles Lernen erweitert werden, um die Erkennungsgenauigkeit weiter zu verbessern?

Um die Erkennungsgenauigkeit von TagS weiter zu verbessern, könnte man maschinelles Lernen in das System integrieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie TagS durch maschinelles Lernen erweitert werden könnte: Feature Engineering: Durch maschinelles Lernen können relevante Features aus den Daten extrahiert werden, die zur Verbesserung der Erkennung beitragen. Dies könnte dazu beitragen, die Effektivität von TagS bei der Identifizierung von Angriffen zu steigern. Anomalieerkennung: Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen für die Anomalieerkennung können ungewöhnliche Verhaltensmuster identifiziert werden, die auf potenzielle Angriffe hinweisen. Dies könnte die Fähigkeit von TagS verbessern, auch unbekannte Angriffe zu erkennen. Erweiterte Mustererkennung: Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, die von herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden. Dies könnte die Erkennungsgenauigkeit von TagS bei der Identifizierung von Angriffen verbessern. Adaptive Modellierung: Durch die kontinuierliche Anpassung der Modelle an neue Angriffsmuster und -techniken kann TagS mit maschinellem Lernen flexibler und anpassungsfähiger werden, um auf sich ständig verändernde Bedrohungslandschaften zu reagieren. Die Integration von maschinellem Lernen in TagS könnte somit dazu beitragen, die Erkennungsgenauigkeit des Systems zu verbessern und die Fähigkeit zur Identifizierung von Angriffen zu stärken.

Wie könnte TagS mit anderen Sicherheitssystemen wie SIEM oder SOAR integriert werden, um den Analyseprozess zu optimieren?

Die Integration von TagS mit anderen Sicherheitssystemen wie SIEM (Security Information and Event Management) oder SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) könnte den Analyseprozess optimieren und die Effizienz der Sicherheitsoperationen verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie TagS mit diesen Systemen integriert werden könnte: Datenintegration: TagS könnte mit SIEM integriert werden, um die Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und eine umfassende Sicht auf die Sicherheitsereignisse zu ermöglichen. Dies würde es den Analysten erleichtern, Angriffe zu erkennen und darauf zu reagieren. Automatisierung von Reaktionen: Durch die Integration von TagS mit SOAR-Plattformen können automatisierte Reaktionsmechanismen implementiert werden, um auf erkannte Angriffe sofort zu reagieren. Dies würde die Reaktionszeit verkürzen und die Effizienz der Sicherheitsmaßnahmen erhöhen. Fallkorrelation: TagS könnte mit SIEM integriert werden, um die Ergebnisse der Graphenalignment-Analyse mit anderen Sicherheitsereignissen zu korrelieren. Dies würde es den Analysten ermöglichen, umfassendere Einblicke in potenzielle Angriffe zu erhalten und die Reaktionen entsprechend anzupassen. Benachrichtigungen und Alarme: Die Integration von TagS mit SIEM oder SOAR könnte die Erstellung von benutzerdefinierten Benachrichtigungen und Alarmen ermöglichen, um die Analysten über potenzielle Angriffe in Echtzeit zu informieren und schnelle Maßnahmen zu ergreifen. Durch die Integration von TagS mit anderen Sicherheitssystemen können Synergien geschaffen werden, die zu einer effektiveren Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle führen.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Interpretierbarkeit der Erkennungsergebnisse von TagS noch weiter zu verbessern, um die Analyse und Reaktion auf Angriffe zu erleichtern?

Die Verbesserung der Interpretierbarkeit der Erkennungsergebnisse von TagS ist entscheidend, um die Analyse und Reaktion auf Angriffe zu erleichtern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Interpretierbarkeit weiter verbessert werden könnte: Visualisierungstools: Die Implementierung von benutzerfreundlichen Visualisierungstools könnte die Ergebnisse von TagS in leicht verständlichen Grafiken und Diagrammen darstellen. Dies würde es den Analysten erleichtern, komplexe Zusammenhänge zu erkennen und schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Erklärbarkeit von Modellen: Durch die Integration von Techniken zur Modellerklärung in TagS könnten die Entscheidungsprozesse des Systems transparenter gemacht werden. Dies würde den Analysten helfen, die Gründe hinter den Erkennungsergebnissen zu verstehen und die Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse zu erhöhen. Contextual Information: Die Bereitstellung von kontextbezogenen Informationen zu den Erkennungsergebnissen könnte den Analysten helfen, die Bedeutung der Ergebnisse besser zu verstehen und angemessene Maßnahmen zu ergreifen. Dies könnte durch die Integration von Metadaten und Kontextinformationen in die Ergebnisberichte erreicht werden. Interaktive Berichterstattung: Die Implementierung von interaktiven Berichterstattungsfunktionen könnte es den Analysten ermöglichen, die Erkennungsergebnisse von TagS zu filtern, zu sortieren und zu analysieren, um schnell relevante Informationen zu extrahieren und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Durch die Verbesserung der Interpretierbarkeit der Erkennungsergebnisse von TagS können die Analysten effektiver auf Sicherheitsvorfälle reagieren und die Gesamtsicherheit des Systems verbessern.