Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zebra: Deeply Integrating System-Level Provenance Search and Tracking for Efficient Attack Investigation

論文の概要: Zebra: Deeply Integrating System-Level Provenance Search and Tracking for Efficient Attack Investigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05403v1
Date: Thu, 10 Nov 2022 08:13:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-11 15:48:54.090670
Title: Zebra: Deeply Integrating System-Level Provenance Search and Tracking for Efficient Attack Investigation
Title（参考訳）: Zebra: 効果的な攻撃調査のためのシステムレベルプロヴァンス検索と追跡を深く統合する
Authors: Xinyu Yang, Haoyuan Liu, Ziyu Wang, Peng Gao
Abstract要約: 本稿では,攻撃パターン探索と因果依存性追跡を統合し,効果的な攻撃調査を行うシステムZebraを提案する。 Zebraは,(1)多種多様な検索・追跡分析を行うための表現的かつ簡潔なドメイン固有言語Tstl,(2)大量の監査データを効率的に実行するための最適化された言語実行エンジンを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.51791844411799
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: System auditing has emerged as a key approach for monitoring system call events and investigating sophisticated attacks. Based on the collected audit logs, research has proposed to search for attack patterns or track the causal dependencies of system events to reveal the attack sequence. However, existing approaches either cannot reveal long-range attack sequences or suffer from the dependency explosion problem due to a lack of focus on attack-relevant parts, and thus are insufficient for investigating complex attacks. To bridge the gap, we propose Zebra, a system that synergistically integrates attack pattern search and causal dependency tracking for efficient attack investigation. With Zebra, security analysts can alternate between search and tracking to reveal the entire attack sequence in a progressive, user-guided manner, while mitigating the dependency explosion problem by prioritizing the attack-relevant parts. To enable this, Zebra provides (1) an expressive and concise domain-specific language, Tstl, for performing various types of search and tracking analyses, and (2) an optimized language execution engine for efficient execution over a big amount of auditing data. Evaluations on a broad set of attack cases demonstrate the effectiveness of Zebra in facilitating a timely attack investigation.
Abstract（参考訳）: システム監査は、システムコールイベントを監視し、高度な攻撃を調査するための重要なアプローチとして登場した。収集した監査ログに基づいて、攻撃パターンを探索したり、システムイベントの因果関係を追跡して攻撃シーケンスを明らかにする研究が提案されている。しかし、既存のアプローチでは、攻撃関連部品に焦点が当てられていないため、長距離攻撃シーケンスを明らかにしたり、依存爆発問題に苦しむことはできず、複雑な攻撃を調査するには不十分である。そこで本研究では,攻撃パターン探索と因果依存性追跡を相乗的に統合したシステムであるzebraを提案する。 Zebraを使用することで、セキュリティアナリストは検索とトラッキングを交互に切り替えて、攻撃に関連する部分の優先順位付けによる依存性の爆発問題を軽減しつつ、攻撃シーケンス全体を明らかにすることができる。これを実現するために、Zebraは(1)様々な種類の探索・追跡分析を行うための表現的で簡潔なドメイン固有言語Tstl、(2)大量の監査データを効率的に実行するための最適化された言語実行エンジンを提供する。広範囲にわたる攻撃事例の評価は、時間的攻撃調査を容易にするゼブラの有効性を示している。

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