Fugu-MT 論文翻訳(概要): Orchestrating Collaborative Cybersecurity: A Secure Framework for Distributed Privacy-Preserving Threat Intelligence Sharing

論文の概要: Orchestrating Collaborative Cybersecurity: A Secure Framework for Distributed Privacy-Preserving Threat Intelligence Sharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02676v1
Date: Tue, 6 Sep 2022 17:44:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-07 15:14:46.991049
Title: Orchestrating Collaborative Cybersecurity: A Secure Framework for Distributed Privacy-Preserving Threat Intelligence Sharing
Title（参考訳）: コラボレーション型サイバーセキュリティのオーケストレーション: 分散プライバシ保護のためのセキュアなフレームワーク
Authors: Juan R. Trocoso-Pastoriza, Alain Mermoud, Romain Bouy\'e, Francesco Marino, Jean-Philippe Bossuat, Vincent Lenders, Jean-Pierre Hubaux
Abstract要約: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)の共有は、攻撃者と防御者の間の情報非対称性を減らす重要な活動である。現在の文献では、すべての情報を含む集中型データベースへのアクセスを前提としているが、これは必ずしも実現可能であるとは限らない。本稿では,インシデントや脆弱性,妥協の指標に関する分散データからCTIを抽出する新しいフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.977316321387031
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Cyber Threat Intelligence (CTI) sharing is an important activity to reduce information asymmetries between attackers and defenders. However, this activity presents challenges due to the tension between data sharing and confidentiality, that result in information retention often leading to a free-rider problem. Therefore, the information that is shared represents only the tip of the iceberg. Current literature assumes access to centralized databases containing all the information, but this is not always feasible, due to the aforementioned tension. This results in unbalanced or incomplete datasets, requiring the use of techniques to expand them; we show how these techniques lead to biased results and misleading performance expectations. We propose a novel framework for extracting CTI from distributed data on incidents, vulnerabilities and indicators of compromise, and demonstrate its use in several practical scenarios, in conjunction with the Malware Information Sharing Platforms (MISP). Policy implications for CTI sharing are presented and discussed. The proposed system relies on an efficient combination of privacy enhancing technologies and federated processing. This lets organizations stay in control of their CTI and minimize the risks of exposure or leakage, while enabling the benefits of sharing, more accurate and representative results, and more effective predictive and preventive defenses.
Abstract（参考訳）: サイバー脅威インテリジェンス(CTI)の共有は、攻撃者と防御者の間の情報非対称性を減らす重要な活動である。しかし、この活動は、データ共有と機密性の間の緊張が原因で、情報保持がしばしばフリーライダー問題に繋がる問題をもたらしている。したがって、共有される情報は氷山の先端のみを表す。現在の文献では、全ての情報を含む集中型データベースへのアクセスを前提としているが、前述の緊張関係のため、必ずしも可能とは限らない。その結果、不均衡なデータセットや不完全なデータセットが発生し、それらを拡張するためにテクニックを使用する必要がある。本稿では,マルウェア情報共有プラットフォーム (misp) と連動して,インシデントや脆弱性,妥協の指標に関する分散データからctiを抽出するための新しいフレームワークを提案する。 CTI共有の政策的意味を提示し議論する。提案システムは,プライバシ強化技術とフェデレーション処理の効率的な組み合わせに依存している。これにより、組織はctiをコントロールし続け、露出や漏洩のリスクを最小限に抑え、共有のメリット、より正確で代表的な結果、より効果的な予測と予防の防御が可能になる。

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