論文の概要: MAGIC: Detecting Advanced Persistent Threats via Masked Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09831v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 13:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 01:45:46.987677
• Title: MAGIC: Detecting Advanced Persistent Threats via Masked Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: MAGIC:マスク付きグラフ表現学習による高度な脅威の検出
• Authors: Zian Jia, Yun Xiong, Yuhong Nan, Yao Zhang, Jinjing Zhao, Mi Wen
• Abstract要約: MAGICは、異なるレベルの監督の下で複数の粒度検出を行うことができる自己監督型APT検出手法である。 我々は、現実世界とシミュレーションされた攻撃を含む、広く使われている3つのデータセット上でMAGICを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.988853466705256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advance Persistent Threats (APTs), adopted by most delicate attackers, are becoming increasing common and pose great threat to various enterprises and institutions. Data provenance analysis on provenance graphs has emerged as a common approach in APT detection. However, previous works have exhibited several shortcomings: (1) requiring attack-containing data and a priori knowledge of APTs, (2) failing in extracting the rich contextual information buried within provenance graphs and (3) becoming impracticable due to their prohibitive computation overhead and memory consumption. In this paper, we introduce MAGIC, a novel and flexible self-supervised APT detection approach capable of performing multi-granularity detection under different level of supervision. MAGIC leverages masked graph representation learning to model benign system entities and behaviors, performing efficient deep feature extraction and structure abstraction on provenance graphs. By ferreting out anomalous system behaviors via outlier detection methods, MAGIC is able to perform both system entity level and batched log level APT detection. MAGIC is specially designed to handle concept drift with a model adaption mechanism and successfully applies to universal conditions and detection scenarios. We evaluate MAGIC on three widely-used datasets, including both real-world and simulated attacks. Evaluation results indicate that MAGIC achieves promising detection results in all scenarios and shows enormous advantage over state-of-the-art APT detection approaches in performance overhead.
• Abstract（参考訳）: 最もデリケートな攻撃者によって採用された先進的永続的脅威(APT)は、ますます一般的になり、様々な企業や機関に大きな脅威をもたらしている。 APT検出における一般的なアプローチとして、前駆体グラフ上のデータ前駆体分析が登場している。 しかし,従来の研究では,(1)攻撃を含むデータと先行知識を必要とすること,(2)証明グラフ内に埋もれたリッチな文脈情報の抽出に失敗すること,(3)計算オーバーヘッドやメモリ消費の禁止など,いくつかの欠点が指摘されている。 本稿では,異なるレベルの監視下でマルチグラニュラ性検出が可能な,新規で柔軟な自己教師付きapt検出手法であるmagicを提案する。 MAGICはマスク付きグラフ表現学習を利用して、良質なシステムエンティティや振る舞いをモデル化し、プロファイランスグラフ上で効率的な深い特徴抽出と構造抽象化を行う。 異常なシステム動作を異常検出方法でフェレシングすることで、MAGICはシステムエンティティレベルとバッチログレベルのAPT検出の両方を実行することができる。 MAGICはモデル適応機構でコンセプトドリフトを扱うように設計されており、普遍的な条件や検出シナリオにうまく適用されている。 我々は、現実世界とシミュレーションされた攻撃を含む、広く使われている3つのデータセット上でMAGICを評価する。 その結果、MAGICは全てのシナリオにおいて有望な検出結果を達成し、性能オーバーヘッドにおける最先端のAPT検出アプローチに対して大きな優位性を示した。

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