Erkennung unbeaufsichtigter Angriffsverhaltensmuster in Honeypot-Daten mithilfe verschachtelter Dirichlet-Modelle

Belangrijkste concepten

Dirichlet-Verteilungsmodelle für Themen werden verwendet, um Angriffsverhaltensmuster in Honeypot-Daten unbeaufsichtigt zu erkennen und zu clustern.

Samenvatting

Die Studie untersucht Dirichlet-Verteilungsmodelle für Themen, um Angriffsverhaltensmuster in Honeypot-Daten unbeaufsichtigt zu erkennen und zu clustern. Honeypots sind spezielle Netzwerkrechner, die darauf ausgelegt sind, böswillige Angreifer anzulocken. Die Autoren analysieren die von Angreifern ausgegebenen Befehlszeilen, um ähnliche Angriffsgruppen zu finden und Ausreißer zu identifizieren.

Es werden zwei Modellansätze vorgestellt:

1. Eingeschränktes Bayes'sches Clustering (CBC): Jede Sitzung hat ein primäres und ein sekundäres Thema. Die primären Themen repräsentieren die Absichten der Angreifer, während das sekundäre Thema häufig verwendete Befehle abdeckt.
2. Verschachteltes eingeschränktes Bayes'sches Clustering (NCBC): Jede Sitzung hat eine Verteilung über befehlsspezifische Themen, die wiederum die Sitzungsthemen charakterisieren. Dies führt zu einer zweistufigen Clusterstruktur.

Die Modelle werden um die Möglichkeit einer unbekannten und unbegrenzten Anzahl von Themen und Vokabular erweitert, um die Evolution neuer Bedrohungen in der Praxis zu berücksichtigen.

Die Methoden werden auf Honeypot-Daten der Imperial College London angewendet. Dabei wird eine ungewöhnliche MIRAI-Variante entdeckt, die versucht, bestehende Krypto-Mining-Infrastruktur zu übernehmen, was mit herkömmlichen Themenmodellierungsansätzen nicht erkannt wurde.

Statistieken

Die Honeypot-Daten der Imperial College London umfassen etwa 40.000 einzigartige Sitzungen, die über 1,3 Millionen Mal beobachtet wurden.
Nach der Vorverarbeitung umfasst der Wortschatz 1.003 einzigartige Wörter, und es wurden 2.617 eindeutig beobachtete Sitzungen mit insgesamt 42.640 Befehlen und 261.283 Wörtern analysiert.
Für den Testdatensatz wurden 273 zusätzliche Sitzungen mit 5.011 Befehlen und 20.177 Wörtern verwendet.

Citaten

"Honeypots spielen eine wichtige Rolle bei der Erkennung und dem Verständnis des Verhaltens von Angreifern."
"Jede beobachtete Sitzung könnte als eine zugrunde liegende latente Absicht angesehen werden."
"Automatisierte Bedrohungserkennung kann als Ergänzung zu deterministischen Klassifizierungsrahmen wie MITRE ATT&CK® angesehen werden und bietet eine weitere Ebene der Raffinesse bei der Erkennung von Angriffsmustern."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Nested Dirichlet models for unsupervised attack pattern detection in honeypot data

by Francesco Sa... om arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2301.02505.pdf

Diepere vragen

Wie könnte man die vorgeschlagenen Methoden erweitern, um auch Informationen über die Herkunft der Angreifer (z.B. geografische Regionen) in die Clusteranalyse einzubeziehen?

Um Informationen über die Herkunft der Angreifer in die Clusteranalyse einzubeziehen, könnten geografische Daten wie IP-Adressen oder geolokalisierte Informationen genutzt werden. Diese Daten könnten als zusätzliche Merkmale in die Analyse einbezogen werden, um die Clusterbildung basierend auf geografischen Regionen zu ermöglichen. Durch die Integration von geografischen Informationen könnten Muster und Zusammenhänge zwischen Angriffen aus bestimmten Regionen identifiziert werden. Dies könnte es ermöglichen, gezielte Maßnahmen für spezifische geografische Regionen zu entwickeln und die Sicherheitsvorkehrungen entsprechend anzupassen.

Wie könnten die Erkenntnisse aus dieser Studie dazu beitragen, neue Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln, um Krypto-Mining-Infrastrukturen vor solchen ungewöhnlichen Angriffen zu schützen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten dazu beitragen, neue Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln, um Krypto-Mining-Infrastrukturen vor ungewöhnlichen Angriffen wie dem identifizierten MI-RAI-Variant zu schützen. Durch die Clusteranalyse von Angriffsmustern können spezifische Verhaltensweisen und Taktiken von Angreifern identifiziert werden. Diese Erkenntnisse könnten genutzt werden, um Anomalien zu erkennen und frühzeitig auf ungewöhnliche Aktivitäten hinzuweisen. Auf dieser Grundlage könnten neue Sicherheitsmaßnahmen entwickelt werden, die auf die spezifischen Merkmale solcher Angriffe abzielen. Dies könnte die Effektivität der Abwehrmaßnahmen erhöhen und die Krypto-Mining-Infrastrukturen besser schützen.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn Angreifer versuchen würden, die Erkennungsmechanismen zu umgehen, indem sie ihre Befehle absichtlich variieren?

Wenn Angreifer versuchen, die Erkennungsmechanismen zu umgehen, indem sie ihre Befehle absichtlich variieren, könnte dies die Effektivität der Angriffserkennung beeinträchtigen. Durch die Variation der Befehle könnten Angreifer versuchen, sich den gängigen Mustern zu entziehen und die Erkennung von Angriffen zu erschweren. Dies könnte dazu führen, dass bestimmte Angriffe unentdeckt bleiben oder falsch klassifiziert werden, da die Variabilität der Befehle die Zuordnung zu bekannten Angriffsmustern erschwert. Infolgedessen müssten die Erkennungsmechanismen kontinuierlich angepasst und verbessert werden, um mit den sich verändernden Taktiken der Angreifer Schritt zu halten und die Wirksamkeit der Sicherheitsmaßnahmen aufrechtzuerhalten.