論文の概要: Threat Trekker: An Approach to Cyber Threat Hunting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04197v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 12:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 03:02:24.854318
• Title: Threat Trekker: An Approach to Cyber Threat Hunting
• Title（参考訳）: Threat Trekker:サイバー脅威追跡のアプローチ
• Authors: Ángel Casanova Bienzobas, Alfonso Sánchez-Macián,
• Abstract要約: 脅威狩りはサイバー攻撃を探索し、検出し、緩和するための積極的な方法論である。 本稿では,Threat Trekkerと呼ばれる新しい機械学習パラダイムを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5371337604556311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Threat hunting is a proactive methodology for exploring, detecting and mitigating cyberattacks within complex environments. As opposed to conventional detection systems, threat hunting strategies assume adversaries have infiltrated the system; as a result they proactively search out any unusual patterns or activities which might indicate intrusion attempts. Historically, this endeavour has been pursued using three investigation methodologies: (1) Hypothesis-Driven Investigations; (2) Indicator of Compromise (IOC); and (3) High-level machine learning analysis-based approaches. Therefore, this paper introduces a novel machine learning paradigm known as Threat Trekker. This proposal utilizes connectors to feed data directly into an event streaming channel for processing by the algorithm and provide feedback back into its host network. Conclusions drawn from these experiments clearly establish the efficacy of employing machine learning for classifying more subtle attacks.
• Abstract（参考訳）: 脅威狩りは、複雑な環境でのサイバー攻撃を探索、検出、緩和するための積極的な方法論である。 従来の検知システムとは対照的に、脅威狩猟戦略は敵がシステムに侵入したと仮定し、侵入の試みを示す可能性のある異常なパターンや活動を積極的に探索する。 歴史的にこの取り組みは,(1)仮説駆動型調査,(2)妥協の指標(IOC),(3)ハイレベルな機械学習分析に基づくアプローチの3つの手法を用いて追求されてきた。 そこで本研究では,Threat Trekkerと呼ばれる新しい機械学習パラダイムを提案する。 この提案では,データを直接イベントストリーミングチャネルに供給し,アルゴリズムによって処理し,ホストネットワークにフィードバックを提供するコネクタを利用する。 これらの実験から得られた結論は、より微妙な攻撃を分類するために機械学習を使うことの有効性を明確に証明している。

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