Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lateral Movement Detection Using User Behavioral Analysis

論文の概要: Lateral Movement Detection Using User Behavioral Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13524v1
Date: Mon, 29 Aug 2022 11:57:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-30 14:48:23.685362
Title: Lateral Movement Detection Using User Behavioral Analysis
Title（参考訳）: ユーザ行動分析を用いた側方移動検出
Authors: Deepak Kushwaha, Dhruv Nandakumar, Akshay Kakkar, Sanvi Gupta, Kevin Choi, Christopher Redino, Abdul Rahman, Sabthagiri Saravanan Chandramohan, Edward Bowen, Matthew Weeks, Aaron Shaha, Joe Nehila
Abstract要約: 著者らは,ユーザの行動分析と機械学習を用いた横動き検出のための,新しい軽量な手法を提案する。本稿では,ユーザごとの側方移動挙動を識別する,サイバードメイン特化機能工学の新しい手法を提案する。本論文の根底にある目的は、ほぼリアルタイムな横方向移動検出に対する、計算効率が高く、ドメイン固有のアプローチを提供することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3466872673100236
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Lateral Movement refers to methods by which threat actors gain initial access to a network and then progressively move through said network collecting key data about assets until they reach the ultimate target of their attack. Lateral Movement intrusions have become more intricate with the increasing complexity and interconnected nature of enterprise networks, and require equally sophisticated detection mechanisms to proactively detect such threats in near real-time at enterprise scale. In this paper, the authors propose a novel, lightweight method for Lateral Movement detection using user behavioral analysis and machine learning. Specifically, this paper introduces a novel methodology for cyber domain-specific feature engineering that identifies Lateral Movement behavior on a per-user basis. Furthermore, the engineered features have also been used to develop two supervised machine learning models for Lateral Movement identification that have demonstrably outperformed models previously seen in literature while maintaining robust performance on datasets with high class imbalance. The models and methodology introduced in this paper have also been designed in collaboration with security operators to be relevant and interpretable in order to maximize impact and minimize time to value as a cyber threat detection toolkit. The underlying goal of the paper is to provide a computationally efficient, domain-specific approach to near real-time Lateral Movement detection that is interpretable and robust to enterprise-scale data volumes and class imbalance.
Abstract（参考訳）: 横動きとは、脅威アクターがネットワークに最初にアクセスし、攻撃の究極の目標に到達するまで、そのネットワークを通じて資産に関する重要なデータを収集する手法である。企業ネットワークの複雑化と相互接続性により, 横移動侵入はより複雑化しており, 企業規模でそのような脅威を積極的に検出するには, 同様に高度な検出機構が必要である。本稿では,ユーザの行動分析と機械学習を用いた横動き検出のための,新しい軽量な手法を提案する。具体的には,ユーザ毎の側方運動挙動を識別する,サイバードメイン特化機能工学の新しい手法を提案する。さらに、エンジニアリングされた特徴は、横方向運動識別のための2つの教師付き機械学習モデルの開発にも利用されており、これは文献に見られるモデルよりも明らかに優れており、高いクラス不均衡のデータセット上での堅牢なパフォーマンスを維持している。この論文で導入されたモデルと方法論は、サイバー脅威検出ツールキットとしての影響を最大化し、価値を最小化するために、セキュリティオペレーターと協力して設計されている。この論文の基本的な目標は、エンタープライズ規模のデータボリュームとクラス不均衡に対して解釈可能かつ堅牢な、ほぼリアルタイムな横移動検出に対する計算効率とドメイン固有なアプローチを提供することである。

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