論文の概要: Combating Advanced Persistent Threats: Challenges and Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09498v2
• Date: Fri, 12 Apr 2024 06:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 19:45:17.507179
• Title: Combating Advanced Persistent Threats: Challenges and Solutions
• Title（参考訳）: 高度な脅威を議論する - 課題と解決策
• Authors: Yuntao Wang, Han Liu, Zhendong Li, Zhou Su, Jiliang Li,
• Abstract要約: 先進的な永続的脅威(APT)の台頭は、サイバーセキュリティの重大な課題となっている。 Provenance graphベースのカーネルレベルの監査は、可視性とトレーサビリティを高めるための有望なアプローチとして登場した。 本稿では, ネットワークレベルの分散監査モデルを用いて, 費用対効果の高い攻撃再建を行うことを含む, プロファイナンスグラフを利用した効率的かつ堅牢なAPT防御手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.81151411772311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of advanced persistent threats (APTs) has marked a significant cybersecurity challenge, characterized by sophisticated orchestration, stealthy execution, extended persistence, and targeting valuable assets across diverse sectors. Provenance graph-based kernel-level auditing has emerged as a promising approach to enhance visibility and traceability within intricate network environments. However, it still faces challenges including reconstructing complex lateral attack chains, detecting dynamic evasion behaviors, and defending smart adversarial subgraphs. To bridge the research gap, this paper proposes an efficient and robust APT defense scheme leveraging provenance graphs, including a network-level distributed audit model for cost-effective lateral attack reconstruction, a trust-oriented APT evasion behavior detection strategy, and a hidden Markov model based adversarial subgraph defense approach. Through prototype implementation and extensive experiments, we validate the effectiveness of our system. Lastly, crucial open research directions are outlined in this emerging field.
• Abstract（参考訳）: 高度な永続的脅威(APTs)の台頭は、高度なオーケストレーション、ステルス実行、永続性の拡張、さまざまな分野における価値ある資産の標的など、重要なサイバーセキュリティ上の課題を特徴としている。 複雑なネットワーク環境における可視性とトレーサビリティを高めるための有望なアプローチとして,前向きなグラフベースのカーネルレベルの監査が登場している。 しかし、複雑な横鎖の再構築、ダイナミックな回避行動の検出、スマートな敵のサブグラフの防衛といった課題に直面している。 研究ギャップを埋めるために,ネットワークレベルの分散監査モデルによる費用対効果攻撃再建,信頼指向のAPT回避行動検出戦略,マルコフモデルに基づく逆サブグラフ防御手法など,プロファイナンスグラフを活用した効率的かつ堅牢なAPT防御手法を提案する。 プロトタイプの実装と広範な実験を通じて,本システムの有効性を検証した。 最後に、この新興分野において重要なオープンリサーチの方向性を概説する。

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