論文の概要: Few-shot Multi-domain Knowledge Rearming for Context-aware Defence
against Advanced Persistent Threats
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07685v1
- Date: Tue, 13 Jun 2023 10:56:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 14:13:37.570373
- Title: Few-shot Multi-domain Knowledge Rearming for Context-aware Defence
against Advanced Persistent Threats
- Title（参考訳）: 先進的脅威に対する文脈認識型防御のためのマルチドメイン知識再武装
- Authors: Gaolei Li, Yuanyuan Zhao, Wenqi Wei, Yuchen Liu
- Abstract要約: 高度な持続的脅威(APT)には、多段階の侵入、高度に調整された意図、回避戦術などの新しい特徴がある。
データ駆動機械学習は、新しいサンプルや未知のサンプルの一般化能力に欠けており、防御モデルの精度と実用性を低下させる。
本稿では,APTに対する文脈認識型防御のためのマルチドメイン知識再構成手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.618544880043252
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advanced persistent threats (APTs) have novel features such as multi-stage
penetration, highly-tailored intention, and evasive tactics. APTs defense
requires fusing multi-dimensional Cyber threat intelligence data to identify
attack intentions and conducts efficient knowledge discovery strategies by
data-driven machine learning to recognize entity relationships. However,
data-driven machine learning lacks generalization ability on fresh or unknown
samples, reducing the accuracy and practicality of the defense model. Besides,
the private deployment of these APT defense models on heterogeneous
environments and various network devices requires significant investment in
context awareness (such as known attack entities, continuous network states,
and current security strategies). In this paper, we propose a few-shot
multi-domain knowledge rearming (FMKR) scheme for context-aware defense against
APTs. By completing multiple small tasks that are generated from different
network domains with meta-learning, the FMKR firstly trains a model with good
discrimination and generalization ability for fresh and unknown APT attacks. In
each FMKR task, both threat intelligence and local entities are fused into the
support/query sets in meta-learning to identify possible attack stages.
Secondly, to rearm current security strategies, an finetuning-based deployment
mechanism is proposed to transfer learned knowledge into the student model,
while minimizing the defense cost. Compared to multiple model replacement
strategies, the FMKR provides a faster response to attack behaviors while
consuming less scheduling cost. Based on the feedback from multiple real users
of the Industrial Internet of Things (IIoT) over 2 months, we demonstrate that
the proposed scheme can improve the defense satisfaction rate.
- Abstract（参考訳）: 高度な持続的脅威(APT)には、多段階の侵入、高度に調整された意図、回避戦術などの新しい特徴がある。
APTの防御には、攻撃意図を特定するために多次元サイバー脅威インテリジェンスデータを融合させ、エンティティ関係を認識するためにデータ駆動機械学習による効率的な知識発見戦略を実行する必要がある。
しかし、データ駆動機械学習は、新しいサンプルや未知のサンプルの一般化能力に欠けており、防御モデルの精度と実用性を低下させる。
さらに、これらのAPT防衛モデルを異種環境や様々なネットワークデバイスにプライベートに展開するには、コンテキスト認識(既知の攻撃エンティティ、連続ネットワーク状態、現在のセキュリティ戦略など)に多大な投資が必要になる。
本稿では,APTに対する文脈認識型防御のためのFMKR方式を提案する。
メタ学習によって異なるネットワークドメインから生成される複数の小さなタスクを完了させることで、FMKRはまず、新しく未知のAPT攻撃に対して優れた識別と一般化能力を持つモデルを訓練する。
各FMKRタスクでは、脅威インテリジェンスとローカルエンティティの両方がメタラーニングにおけるサポート/クエリセットに融合し、攻撃ステージを特定する。
第二に、現在のセキュリティ戦略を再構築するために、学生モデルに学習知識を伝達する微調整に基づく展開機構を提案し、防御コストを最小限に抑える。
複数のモデル置換戦略と比較して、FMKRは、スケジューリングコストを削減しつつ、攻撃行動に対する迅速な応答を提供する。
2ヶ月にわたる産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)のユーザからのフィードバックをもとに,提案手法が防衛満足度を向上させることを実証した。
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