論文の概要: Threat Modelling in Internet of Things (IoT) Environment Using Dynamic Attack Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01689v2
- Date: Mon, 5 Feb 2024 19:16:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 03:31:41.288621
- Title: Threat Modelling in Internet of Things (IoT) Environment Using Dynamic Attack Graphs
- Title（参考訳）: 動的アタックグラフを用いたモノのインターネット(IoT)環境における脅威モデリング
- Authors: Marwa Salayma,
- Abstract要約: 本研究は,IoT(Internet of Things)環境における攻撃経路の変更を表現するための脅威モデリング手法を提案する。
提案手法では,攻撃グラフを用いた脅威の伝播について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work presents a threat modelling approach to represent changes to the attack paths through an Internet of Things (IoT) environment when the environment changes dynamically, i.e., when new devices are added or removed from the system or when whole sub-systems join or leave. The proposed approach investigates the propagation of threats using attack graphs. However, traditional attack graph approaches have been applied in static environments that do not continuously change such as the Enterprise networks, leading to static and usually very large attack graphs. In contrast, IoT environments are often characterised by dynamic change and interconnections; different topologies for different systems may interconnect with each other dynamically and outside the operator control. Such new interconnections lead to changes in the reachability amongst devices according to which their corresponding attack graphs change. This requires dynamic topology and attack graphs for threat and risk analysis. In this paper, a threat modelling approach is developed that copes with dynamic system changes that may occur in IoT environments and enables identifying attack paths whilst allowing for system dynamics. Dynamic topology and attack graphs were developed that are able to cope with the changes in the IoT environment rapidly by maintaining their associated graphs. To motivate the work and illustrate the proposed approach, an example scenario based on healthcare systems is introduced. The proposed approach is implemented using a Graph Database Management Tool (GDBM)- Neo4j- which is a popular tool for mapping, visualising and querying the graphs of highly connected data, and is efficient in providing a rapid threat modelling mechanism, which makes it suitable for capturing security changes in the dynamic IoT environment.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,IoT(Internet of Things,モノのインターネット)環境における攻撃経路の変更を動的に表現するための脅威モデリング手法を提案する。
提案手法では,攻撃グラフを用いた脅威の伝播について検討する。
しかし、従来のアタックグラフアプローチは、エンタープライズネットワークのように継続的に変更されない静的環境に適用され、静的で通常非常に大きなアタックグラフにつながる。
対照的に、IoT環境は動的変更と相互接続によって特徴づけられることが多い。
このような新たな相互接続は、対応するアタックグラフが変化するデバイス間の到達性の変化につながる。
これは、脅威とリスク分析のための動的トポロジとアタックグラフを必要とする。
本稿では,IoT環境において発生する動的システム変化に対処し,システムダイナミクスを許容しながら攻撃経路の特定を可能にする脅威モデリング手法を開発した。
動的トポロジとアタックグラフは、関連するグラフを維持することで、IoT環境の変化に迅速に対応できる。
研究の動機付けと提案したアプローチを説明するために,医療システムに基づく事例シナリオを紹介した。
提案手法はグラフデータベース管理ツール(GDBM)-Neo4jを用いて実装されている。これは高度に接続されたデータのグラフをマッピング、視覚化、クエリするための一般的なツールであり、高速な脅威モデリングメカニズムを提供することで効率よく、動的IoT環境におけるセキュリティ変更のキャプチャに適している。
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