論文の概要: Nested Dirichlet models for unsupervised attack pattern detection in honeypot data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02505v3
• Date: Sun, 22 Sep 2024 21:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:24:36.921699
• Title: Nested Dirichlet models for unsupervised attack pattern detection in honeypot data
• Title（参考訳）: ハニーポットデータにおける教師なし攻撃パターン検出のためのネストディリクレモデル
• Authors: Francesco Sanna Passino, Anastasia Mantziou, Daniyar Ghani, Philip Thiede, Ross Bevington, Nicholas A. Heard,
• Abstract要約: 共通の意図を共有しているように見えるクラスタリング攻撃は、脅威追跡の専門家にとって非常に価値がある。 本稿では,ハニーポットから収集した端末セッションコマンドをクラスタリングするためのディリクレ分布トピックモデルについて検討する。 セッションをクラスタリングする主な実践的意味は2つある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber-systems are under near-constant threat from intrusion attempts. Attacks types vary, but each attempt typically has a specific underlying intent, and the perpetrators are typically groups of individuals with similar objectives. Clustering attacks appearing to share a common intent is very valuable to threat-hunting experts. This article explores Dirichlet distribution topic models for clustering terminal session commands collected from honeypots, which are special network hosts designed to entice malicious attackers. The main practical implications of clustering the sessions are two-fold: finding similar groups of attacks, and identifying outliers. A range of statistical models are considered, adapted to the structures of command-line syntax. In particular, concepts of primary and secondary topics, and then session-level and command-level topics, are introduced into the models to improve interpretability. The proposed methods are further extended in a Bayesian nonparametric fashion to allow unboundedness in the vocabulary size and the number of latent intents. The methods are shown to discover an unusual MIRAI variant which attempts to take over existing cryptocurrency coin-mining infrastructure, not detected by traditional topic-modelling approaches.
• Abstract（参考訳）: サイバーシステムは侵入の試みからほぼ一貫した脅威にさらされている。 攻撃の種類は異なるが、それぞれの試みは典型的には特定の意図を持ち、加害者は典型的には同様の目的を持った個人のグループである。 共通の意図を共有しているように見えるクラスタリング攻撃は、脅威追跡の専門家にとって非常に価値がある。 本稿では、悪意のある攻撃者を誘惑するように設計された特別なネットワークホストであるハニーポットから収集した端末セッションコマンドをクラスタリングするためのディリクレ分布トピックモデルについて検討する。 セッションをクラスタリングする主な実践的意味は2つある。 様々な統計モデルが検討され、コマンドライン構文の構造に適応している。 特に、セカンダリトピックとセカンダリトピックの概念、そしてセッションレベルおよびコマンドレベルトピックの概念が、解釈可能性を改善するためにモデルに導入される。 提案手法はさらにベイズ的非パラメトリックな方法で拡張され、語彙サイズと潜在意図数の非有界性を許容する。 これらの手法は、従来のトピックモデリングアプローチでは検出されていない、既存の暗号通貨のコインマイニングインフラを乗っ取ろうとする、珍しいMIRAI変異を発見している。

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