論文の概要: OACAL: Finding Module-Consistent Solutions to Weaken User Obligations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08282v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 12:09:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 01:01:12.179579
• Title: OACAL: Finding Module-Consistent Solutions to Weaken User Obligations
• Title（参考訳）: OACAL: ユーザオブジェクトを弱めるためのモジュール一貫性ソリューションを見つける
• Authors: Pengcheng Jiang and Kenji Tei
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ義務の弱さによる攻撃シナリオに対応する仕様修正を自動的に生成する効率的なアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムにより、全てのリビジョンは、機能の整合性を元の仕様として維持する。 我々は,提案アルゴリズムの性能を,その適用範囲と検索速度に関する最先端のアプローチと比較することにより評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8377740581395554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Users interacting with a UI-embedded machine or system are typically obliged to perform their actions in a pre-determined order, to successfully achieve certain functional goals. However, such obligations are often not followed strictly by users, which may lead to the violation to security properties, especially in security-critical systems. In order to improve the security with the awareness of unexpected user behaviors, a system can be redesigned to a more robust one by changing the order of actions in its specification. Meanwhile, we anticipate that the functionalities would remain consistent following the modifications. In this paper, we propose an efficient algorithm to automatically produce specification revisions tackling with attack scenarios caused by the weakened user obligations. By our algorithm, all the revisions maintain the integrity of the functionalities as the original specification, which are generated using a novel recomposition approach. Then, the qualified revisions that can satisfy the security requirements would be efficiently spotted by a hybrid approach combining model checking and machine learning techniques. We evaluate our algorithm by comparing its performance with a state-of-the-art approach regarding their coverage and searching speed of the desirable revisions.
• Abstract（参考訳）: ui組み込みマシンやシステムと対話するユーザは、事前に決められた順序でアクションを実行し、特定の機能目標を達成する必要がある。 しかし、そのような義務はしばしばユーザーによって厳密に守られず、特にセキュリティクリティカルなシステムではセキュリティプロパティに違反する可能性がある。 予期せぬユーザの振る舞いを意識してセキュリティを改善するために、システムは仕様のアクションの順序を変更して、より堅牢なものに再設計することができる。 一方,機能変更後に一貫性が保たれると予測している。 本稿では,ユーザ義務の弱化による攻撃シナリオに対応する仕様修正を自動的に生成する効率的なアルゴリズムを提案する。 提案手法では,全ての修正が元の仕様として機能の完全性を維持し,新しい再結合手法を用いて生成する。 次に、セキュリティ要件を満たした認定リビジョンを、モデルチェックと機械学習技術を組み合わせたハイブリッドアプローチによって効率的に検出する。 本アルゴリズムは,その性能を,望ましい修正のカバレッジと探索速度に関する最先端のアプローチと比較することで評価する。

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