論文の概要: SHARKS: Smart Hacking Approaches for RisK Scanning in Internet-of-Things and Cyber-Physical Systems based on Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02780v1
• Date: Thu, 7 Jan 2021 22:01:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 13:44:54.340289
• Title: SHARKS: Smart Hacking Approaches for RisK Scanning in Internet-of-Things and Cyber-Physical Systems based on Machine Learning
• Title（参考訳）: SHARKS: 機械学習に基づくインターネットとサイバー物理システムにおけるRisKスキャンのためのスマートハックアプローチ
• Authors: Tanujay Saha, Najwa Aaraj, Neel Ajjarapu, Niraj K. Jha
• Abstract要約: サイバー物理システム(CPS)とIoT(Internet-of-Things)デバイスは、ますます複数の機能にわたってデプロイされている。 これらのデバイスは、本質的にソフトウェア、ハードウェア、ネットワークスタック全体にわたって安全ではない。 本稿では,未知のシステム脆弱性の検出,脆弱性の管理,インシデント対応の改善のための革新的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.265938973293016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cyber-physical systems (CPS) and Internet-of-Things (IoT) devices are increasingly being deployed across multiple functionalities, ranging from healthcare devices and wearables to critical infrastructures, e.g., nuclear power plants, autonomous vehicles, smart cities, and smart homes. These devices are inherently not secure across their comprehensive software, hardware, and network stacks, thus presenting a large attack surface that can be exploited by hackers. In this article, we present an innovative technique for detecting unknown system vulnerabilities, managing these vulnerabilities, and improving incident response when such vulnerabilities are exploited. The novelty of this approach lies in extracting intelligence from known real-world CPS/IoT attacks, representing them in the form of regular expressions, and employing machine learning (ML) techniques on this ensemble of regular expressions to generate new attack vectors and security vulnerabilities. Our results show that 10 new attack vectors and 122 new vulnerability exploits can be successfully generated that have the potential to exploit a CPS or an IoT ecosystem. The ML methodology achieves an accuracy of 97.4% and enables us to predict these attacks efficiently with an 87.2% reduction in the search space. We demonstrate the application of our method to the hacking of the in-vehicle network of a connected car. To defend against the known attacks and possible novel exploits, we discuss a defense-in-depth mechanism for various classes of attacks and the classification of data targeted by such attacks. This defense mechanism optimizes the cost of security measures based on the sensitivity of the protected resource, thus incentivizing its adoption in real-world CPS/IoT by cybersecurity practitioners.
• Abstract（参考訳）: サイバー物理システム(CPS)やIoT(Internet-of-Things)デバイスは、医療機器やウェアラブルから、原子力発電所、自動運転車、スマートシティ、スマートホームといった重要なインフラまで、さまざまな機能に展開されている。 これらのデバイスは、本質的にソフトウェア、ハードウェア、ネットワークスタック全体にわたって安全ではないため、ハッカーによって悪用される大きな攻撃面を示す。 本稿では,未知のシステム脆弱性を検出し,脆弱性を管理し,脆弱性を悪用した場合のインシデント応答を改善するための革新的手法を提案する。 このアプローチの斬新さは、既知の現実世界のCPS/IoT攻撃からインテリジェンスを抽出し、それらを正規表現の形式で表現し、この正規表現のアンサンブルに機械学習(ML)技術を使用して、新たな攻撃ベクトルとセキュリティ脆弱性を生成することである。 我々の結果は、CPSやIoTエコシステムを悪用する可能性がある10の新しい攻撃ベクタと122の新しい脆弱性エクスプロイトをうまく生成できることを示している。 ml手法は97.4%の精度を実現し,87.2%の検索空間削減により,これらの攻撃を効率的に予測できる。 本稿では,コネクテッドカーの車内ネットワークのハッキングに対する本手法の適用例を示す。 既知の攻撃や新たな攻撃に対する防御策として,様々な種類の攻撃に対する防御・防御機構と,そのような攻撃を対象とするデータの分類について論じる。 この防衛機構は、保護されたリソースの感度に基づいてセキュリティ対策のコストを最適化し、サイバーセキュリティ実践者による現実世界のCPS/IoTへの導入を促進する。

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