論文の概要: IC-SECURE: Intelligent System for Assisting Security Experts in Generating Playbooks for Automated Incident Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03825v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 09:13:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 13:36:10.738380
- Title: IC-SECURE: Intelligent System for Assisting Security Experts in Generating Playbooks for Automated Incident Response
- Title（参考訳）: IC-SECURE:自動インシデント応答のためのプレイブック作成におけるセキュリティ専門家を支援するインテリジェントシステム
- Authors: Ryuta Kremer, Prasanna N. Wudali, Satoru Momiyama, Toshinori Araki, Jun Furukawa, Yuval Elovici, Asaf Shabtai,
- Abstract要約: セキュリティアナリストは手動でプレイブックを定義し、作成し、変更する必要がある。
起動可能な複数のプレイブックの選択は、セキュリティアナリストが定義したルールに基づいている。
本稿では,新しい深層学習アプローチに基づくインタラクティブなプレイブック作成ソリューションIC-SECUREを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.328694041240738
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Security orchestration, automation, and response (SOAR) systems ingest alerts from security information and event management (SIEM) system, and then trigger relevant playbooks that automate and orchestrate the execution of a sequence of security activities. SOAR systems have two major limitations: (i) security analysts need to define, create and change playbooks manually, and (ii) the choice between multiple playbooks that could be triggered is based on rules defined by security analysts. To address these limitations, recent studies in the field of artificial intelligence for cybersecurity suggested the task of interactive playbook creation. In this paper, we propose IC-SECURE, an interactive playbook creation solution based on a novel deep learning-based approach that provides recommendations to security analysts during the playbook creation process. IC-SECURE captures the context in the form of alert data and current status of incomplete playbook, required to make reasonable recommendation for next module that should be included in the new playbook being created. We created three evaluation datasets, each of which involved a combination of a set of alert rules and a set of playbooks from a SOAR platform. We evaluated IC-SECURE under various settings, and compared our results with two state-of-the-art recommender system methods. In our evaluation IC-SECURE demonstrated superior performance compared to other methods by consistently recommending the correct security module, achieving precision@1 > 0.8 and recall@3 > 0.92
- Abstract（参考訳）: セキュリティオーケストレーション、自動化、レスポンス(SOAR)システムは、セキュリティ情報とイベント管理(SIEM)システムからアラートを取り込み、関連するプレイブックをトリガーして、一連のセキュリティアクティビティの実行を自動化する。
SOARシステムには2つの大きな制限がある。
(i)セキュリティアナリストは、手動でプレイブックを定義し、作成し、変更する必要がある。
(ii) 起動可能な複数のプレイブックの選択は、セキュリティアナリストが定義したルールに基づいている。
これらの制限に対処するため、近年のサイバーセキュリティのための人工知能分野の研究は、インタラクティブなプレイブック作成の課題を示唆している。
本稿では,新たな深層学習アプローチに基づくインタラクティブなプレイブック作成ソリューションIC-SECUREを提案する。
IC-SECUREは、新しいプレイブックに含まれるべき次のモジュールを合理的に推奨するために、警告データと不完全なプレイブックの現在の状態の形式でコンテキストをキャプチャする。
私たちは3つの評価データセットを作成しました。それぞれが警告ルールのセットとSOARプラットフォームからのプレイブックの組み合わせを含んでいました。
IC-SECUREを各種設定で評価し,2つの最先端レコメンデータシステム手法と比較した。
IC-SECURE の評価では,正セキュリティモジュールを常に推奨し,精度 0.8 と recall@3 > 0.92 を達成し,他の手法と比較して優れた性能を示した。
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