論文の概要: LogPrécis: Unleashing Language Models for Automated Malicious Log Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08309v3
• Date: Fri, 22 Mar 2024 15:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 23:38:50.926423
• Title: LogPrécis: Unleashing Language Models for Automated Malicious Log Analysis
• Title（参考訳）: LogPrécis: 自動悪意ログ分析のための言語モデル公開
• Authors: Matteo Boffa, Rodolfo Vieira Valentim, Luca Vassio, Danilo Giordano, Idilio Drago, Marco Mellia, Zied Ben Houidi,
• Abstract要約: テキストのようなUnixシェル攻撃ログを自動的に解析するために、言語モデルにおける最先端の利点を示す。 約40,000のUnixシェル攻撃を含む2つの大きなデータセットの分析をサポートするLogPr'ecis機能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.380767833087969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The collection of security-related logs holds the key to understanding attack behaviors and diagnosing vulnerabilities. Still, their analysis remains a daunting challenge. Recently, Language Models (LMs) have demonstrated unmatched potential in understanding natural and programming languages. The question arises whether and how LMs could be also useful for security experts since their logs contain intrinsically confused and obfuscated information. In this paper, we systematically study how to benefit from the state-of-the-art in LM to automatically analyze text-like Unix shell attack logs. We present a thorough design methodology that leads to LogPr\'ecis. It receives as input raw shell sessions and automatically identifies and assigns the attacker tactic to each portion of the session, i.e., unveiling the sequence of the attacker's goals. We demonstrate LogPr\'ecis capability to support the analysis of two large datasets containing about 400,000 unique Unix shell attacks. LogPr\'ecis reduces them into about 3,000 fingerprints, each grouping sessions with the same sequence of tactics. The abstraction it provides lets the analyst better understand attacks, identify fingerprints, detect novelty, link similar attacks, and track families and mutations. Overall, LogPr\'ecis, released as open source, paves the way for better and more responsive defense against cyberattacks.
• Abstract（参考訳）: セキュリティ関連のログの収集は、攻撃行動を理解し、脆弱性を診断する鍵を持っている。 それでも、彼らの分析はいまだに困難な課題だ。 近年,自然言語やプログラミング言語の理解において,言語モデル (LM) が未適合の可能性を実証している。 この問題は、LMが本質的に混同され難解な情報を含んでいるため、セキュリティの専門家にとってどのように役立つのかという問題である。 本稿では,テキストのようなUnixシェル攻撃ログを自動的に解析するために,LMの最先端技術によるメリットを体系的に研究する。 われわれはLogPr\'ecisに繋がる徹底した設計方法論を提示する。 入力された生のシェルセッションとして受信し、攻撃者の戦術を自動的に識別し、セッションの各部分に割り当てる。 約40,000のUnixシェル攻撃を含む2つの大きなデータセットの分析をサポートするLogPr\'ecis機能を示す。 LogPr\'ecisはそれらを約3,000の指紋に減らし、それぞれが同じ戦術でセッションをグループ化する。 この抽象化によって、アナリストは攻撃をよりよく理解し、指紋を識別し、新奇性を検知し、類似の攻撃をリンクし、家族や突然変異を追跡することができる。 全体として、LogPr\'ecisはオープンソースとしてリリースされ、サイバー攻撃に対するより良い、よりレスポンシブな防御の道を開いた。

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