論文の概要: ZETAR: Modeling and Computational Design of Strategic and Adaptive Compliance Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02294v2
• Date: Sat, 14 Oct 2023 01:37:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 07:10:09.943846
• Title: ZETAR: Modeling and Computational Design of Strategic and Adaptive Compliance Policies
• Title（参考訳）: zetar: 戦略的および適応的コンプライアンスポリシーのモデリングと計算設計
• Authors: Linan Huang and Quanyan Zhu
• Abstract要約: 我々は、インサイダーのインセンティブをモデル化するための定量的アプローチを提供するため、ゼロトラスト監査・レコメンデーションフレームワークZETARを開発した。 政策分離性原理と集合凸性を同定し、有限ステップアルゴリズムが完全信頼に値する(CT)ポリシーセットを効率的に学習できるようにする。 以上の結果から,ZETARはリスクやコンプライアンスの態度の異なるインサイダーに適応でき,コンプライアンスを大幅に改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.9521399287127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compliance management plays an important role in mitigating insider threats. Incentive design is a proactive and non-invasive approach to achieving compliance by aligning an insider's incentive with the defender's security objective, which motivates (rather than commands) an insider to act in the organization's interests. Controlling insiders' incentives for population-level compliance is challenging because they are neither precisely known nor directly controllable. To this end, we develop ZETAR, a zero-trust audit and recommendation framework, to provide a quantitative approach to model insiders' incentives and design customized recommendation policies to improve their compliance. We formulate primal and dual convex programs to compute the optimal bespoke recommendation policies. We create the theoretical underpinning for understanding trust, compliance, and satisfaction, which leads to scoring mechanisms of how compliant and persuadable an insider is. After classifying insiders as malicious, self-interested, or amenable based on their incentive misalignment levels with the defender, we establish bespoke information disclosure principles for these insiders of different incentive categories. We identify the policy separability principle and the set convexity, which enable finite-step algorithms to efficiently learn the Completely Trustworthy (CT) policy set when insiders' incentives are unknown. Finally, we present a case study to corroborate the design. Our results show that ZETAR can well adapt to insiders with different risk and compliance attitudes and significantly improve compliance. Moreover, trustworthy recommendations can provably promote cyber hygiene and insiders' satisfaction.
• Abstract（参考訳）: コンプライアンス管理はインサイダーの脅威を軽減する上で重要な役割を果たしている。 インセンティブデザイン(Incentive Design)は、インサイダーのインセンティブとディフェンダーのセキュリティ目標を整合させることによってコンプライアンスを達成するための、積極的に非侵襲的なアプローチである。 人口レベルのコンプライアンスに対するインサイダーのインセンティブのコントロールは、正確には知られておらず直接制御できないため、難しい。 この目的のために、ゼロトラスト監査・レコメンデーションフレームワークであるZETARを開発し、インサイダーのインセンティブをモデル化するための定量的アプローチを提供し、コンプライアンスを改善するためにカスタマイズされたレコメンデーションポリシーを設計する。 予備と双対の凸プログラムを定式化し,最適な推奨方針を計算する。 私たちは、信頼、コンプライアンス、満足度を理解するための理論的基盤を作り、インサイダーのコンプライアンスと説得力の度合いを評価するメカニズムを生み出します。 インサイダーを、ディフェンダーとのインセンティブミスアライメントレベルに基づいて、悪意、利害、あるいは快適に分類した後、異なるインサイダーカテゴリのインサイダーに対して、個別の情報開示原則を確立します。 我々は,インサイダーのインセンティブが不明な場合に,有限ステップアルゴリズムが完全に信頼に値する(ct)ポリシーを効率的に学習できる,方針分離性原理と集合凸性を特定する。 最後に,設計の裏付けとなるケーススタディを提案する。 以上の結果から,ZETARはリスクやコンプライアンスの態度の異なるインサイダーに適応でき,コンプライアンスを大幅に改善できることがわかった。 さらに、信頼できるレコメンデーションは、サイバー衛生とインサイダーの満足を促進することができる。

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