論文の概要: A System for Efficiently Hunting for Cyber Threats in Computer Systems Using Threat Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06761v2
• Date: Thu, 25 Feb 2021 06:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 20:13:47.363074
• Title: A System for Efficiently Hunting for Cyber Threats in Computer Systems Using Threat Intelligence
• Title（参考訳）: 脅威知能を用いたコンピュータシステムにおけるサイバー脅威の効率的なハンティングシステム
• Authors: Peng Gao, Fei Shao, Xiaoyuan Liu, Xusheng Xiao, Haoyuan Liu, Zheng Qin, Fengyuan Xu, Prateek Mittal, Sanjeev R. Kulkarni, Dawn Song
• Abstract要約: ThreatRaptorは、OSCTIを使用してコンピュータシステムにおけるサイバー脅威ハンティングを容易にするシステムです。 ThreatRaptorは、(1)構造化OSCTIテキストから構造化された脅威行動を抽出する非監視で軽量で正確なNLPパイプライン、(2)簡潔で表現力のあるドメイン固有クエリ言語であるTBQLを提供し、悪意のあるシステムアクティビティを探し、(3)抽出された脅威行動からTBQLクエリを自動的に合成するクエリ合成メカニズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.23170229258162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Log-based cyber threat hunting has emerged as an important solution to counter sophisticated cyber attacks. However, existing approaches require non-trivial efforts of manual query construction and have overlooked the rich external knowledge about threat behaviors provided by open-source Cyber Threat Intelligence (OSCTI). To bridge the gap, we build ThreatRaptor, a system that facilitates cyber threat hunting in computer systems using OSCTI. Built upon mature system auditing frameworks, ThreatRaptor provides (1) an unsupervised, light-weight, and accurate NLP pipeline that extracts structured threat behaviors from unstructured OSCTI text, (2) a concise and expressive domain-specific query language, TBQL, to hunt for malicious system activities, (3) a query synthesis mechanism that automatically synthesizes a TBQL query from the extracted threat behaviors, and (4) an efficient query execution engine to search the big system audit logging data.
• Abstract（参考訳）: ログベースのサイバー脅威狩りは、高度なサイバー攻撃に対抗する重要な解決策として浮上している。 しかし、既存のアプローチでは、手作業によるクエリ構築が必須ではなく、オープンソースのCyber Threat Intelligence(OSCTI)が提供する脅威行動に関する豊富な外部知識を見落としている。 このギャップを埋めるために、OSCTIを用いたコンピュータシステムにおけるサイバー脅威ハンティングを支援するThreatRaptorを開発した。 Built upon mature system auditing frameworks, ThreatRaptor provides (1) an unsupervised, light-weight, and accurate NLP pipeline that extracts structured threat behaviors from unstructured OSCTI text, (2) a concise and expressive domain-specific query language, TBQL, to hunt for malicious system activities, (3) a query synthesis mechanism that automatically synthesizes a TBQL query from the extracted threat behaviors, and (4) an efficient query execution engine to search the big system audit logging data.

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