論文の概要: Leveraging Semantic Relationships to Prioritise Indicators of Compromise in Additive Manufacturing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04102v1
• Date: Sat, 6 May 2023 17:38:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 17:40:17.180178
• Title: Leveraging Semantic Relationships to Prioritise Indicators of Compromise in Additive Manufacturing Systems
• Title（参考訳）: 添加物製造システムにおける妥協の優先指標への意味関係の活用
• Authors: Mahender Kumar, Gregory Epiphaniou, and Carsten Maple
• Abstract要約: アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)は、複雑なデザインを迅速かつ安価に製造し、材料の無駄を減らし、オンデマンド生産を可能にするなど、多くの利点を提供している。 いくつかのセキュリティ上の課題がAMと関連付けられており、個々のハッカーから組織化された犯罪組織や国家的アクターまで、攻撃者にとってますます魅力的なものになっている。 本稿では,妥協の指標(IOC)を特定し,抽出し,ランク付けする,意味に基づく新たな脅威優先順位付けシステムを提案する。 脅威評価は、メタパスとメタグラフに基づく類似度測定を使用して、IOC間の意味的関係を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.536605202672356
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Additive manufacturing (AM) offers numerous benefits, such as manufacturing complex and customised designs quickly and cost-effectively, reducing material waste, and enabling on-demand production. However, several security challenges are associated with AM, making it increasingly attractive to attackers ranging from individual hackers to organised criminal gangs and nation-state actors. This paper addresses the cyber risk in AM to attackers by proposing a novel semantic-based threat prioritisation system for identifying, extracting and ranking indicators of compromise (IOC). The system leverages the heterogeneous information networks (HINs) that automatically extract high-level IOCs from multi-source threat text and identifies semantic relations among the IOCs. It models IOCs with a HIN comprising different meta-paths and meta-graphs to depict semantic relations among diverse IOCs. We introduce a domain-specific recogniser that identifies IOCs in three domains: organisation-specific, regional source-specific, and regional target-specific. A threat assessment uses similarity measures based on meta-paths and meta-graphs to assess semantic relations among IOCs. It prioritises IOCs by measuring their severity based on the frequency of attacks, IOC lifetime, and exploited vulnerabilities in each domain.
• Abstract（参考訳）: アダプティブ・マニュファクチャリング(am)は、複雑でカスタマイズされたデザインを迅速かつ費用効率良く製造し、材料廃棄物を削減し、オンデマンド生産を可能にするなど、多くの利点を提供している。 しかし、いくつかのセキュリティ上の課題がAMと関連付けられており、個々のハッカーから組織化された犯罪組織や国家的俳優まで、攻撃者にとってますます魅力的なものになっている。 本稿では,妥協の指標(IOC)を識別し,抽出し,ランク付けする,新たな意味に基づく脅威優先システムを提案することによって,AMのサイバーリスクを攻撃者に対処する。 このシステムは、マルチソース脅威テキストからハイレベルIOCを自動的に抽出し、IOC間の意味的関係を識別する異種情報ネットワーク(HIN)を利用する。 IOCを異なるメタパスとメタグラフからなるHINでモデル化し、多様なIOC間の意味関係を記述する。 本稿では,組織別,地域別,地域別,地域別という3つの領域でIOCを識別するドメイン固有認識器を提案する。 脅威アセスメントは、ioc間の意味関係を評価するためにメタパスとメタグラフに基づく類似度尺度を使用する。 攻撃頻度、IOC寿命、各ドメインの脆弱性の悪用に基づいて、IOCの重症度を測定することで、IOCを優先する。

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