Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial ModSecurity: Countering Adversarial SQL Injections with Robust Machine Learning

論文の概要: Adversarial ModSecurity: Countering Adversarial SQL Injections with Robust Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04964v1
Date: Wed, 9 Aug 2023 13:58:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-10 13:24:01.288470
Title: Adversarial ModSecurity: Countering Adversarial SQL Injections with Robust Machine Learning
Title（参考訳）: Adversarial ModSecurity:ロバスト機械学習によるSQLインジェクション対策
Authors: Biagio Montaruli, Luca Demetrio, Andrea Valenza, Battista Biggio, Luca Compagna, Davide Balzarotti, Davide Ariu, Luca Piras
Abstract要約: ModSecurityは、標準のオープンソースWebアプリケーションファイアウォール(WAF)として広く認識されている。我々は、コアルールセット(CRS)ルールを入力として使用する、AdvModSecという堅牢な機械学習モデルを開発した。我々の実験によると、AdvModSecは、保護されたWebサービスに向けられたトラフィックに基づいて訓練されており、検出と偽陽性率のトレードオフをより良くする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.562530430100235
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: ModSecurity is widely recognized as the standard open-source Web Application Firewall (WAF), maintained by the OWASP Foundation. It detects malicious requests by matching them against the Core Rule Set, identifying well-known attack patterns. Each rule in the CRS is manually assigned a weight, based on the severity of the corresponding attack, and a request is detected as malicious if the sum of the weights of the firing rules exceeds a given threshold. In this work, we show that this simple strategy is largely ineffective for detecting SQL injection (SQLi) attacks, as it tends to block many legitimate requests, while also being vulnerable to adversarial SQLi attacks, i.e., attacks intentionally manipulated to evade detection. To overcome these issues, we design a robust machine learning model, named AdvModSec, which uses the CRS rules as input features, and it is trained to detect adversarial SQLi attacks. Our experiments show that AdvModSec, being trained on the traffic directed towards the protected web services, achieves a better trade-off between detection and false positive rates, improving the detection rate of the vanilla version of ModSecurity with CRS by 21%. Moreover, our approach is able to improve its adversarial robustness against adversarial SQLi attacks by 42%, thereby taking a step forward towards building more robust and trustworthy WAFs.
Abstract（参考訳）: ModSecurityはOWASP Foundationによってメンテナンスされている標準のオープンソースWeb Application Firewall(WAF)として広く認識されている。悪質なリクエストをCore Rule Setにマッチさせて検出し、よく知られた攻撃パターンを特定する。 CRSの各ルールは、対応する攻撃の重大度に基づいて、手動で重みを割り当て、発射ルールの重みの合計が所定のしきい値を超えた場合、要求を悪意として検出する。本研究では、この単純な戦略がSQLインジェクション(SQLi)攻撃の検出にはほとんど効果がないことを示す。これらの問題を克服するために、我々は、CRSルールを入力機能として使用するAdvModSecという堅牢な機械学習モデルを設計し、敵SQLi攻撃を検出するように訓練する。実験の結果,保護されたWebサービスへのトラフィックをトレーニングしたAdvModSecは,検出と偽陽性率のトレードオフを向上し,CRSによるModSecurityのバニラバージョンの検出率を21%向上させることができた。さらに,我々のアプローチは,敵のSQLi攻撃に対する敵の堅牢性を42%向上させることで,より堅牢で信頼性の高いWAFの構築を進めることができる。

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