論文の概要: Reveal the Mathematical Structures of Honeyword Security Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10960v1
• Date: Sat, 18 Nov 2023 03:54:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 22:53:06.834729
• Title: Reveal the Mathematical Structures of Honeyword Security Metrics
• Title（参考訳）: ハニーワードセキュリティメトリクスの数学的構造を解明する
• Authors: Pengcheng Su, Haibo Cheng, Wenting Li, Ping Wang,
• Abstract要約: ハニーワード(Honeyword)は、デコイデータを使って侵入者を検出する「代表的蜂蜜」技術である。 本研究では,ハネワードのセキュリティ指標である平坦度関数と成功数関数の2つに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.515339779008858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Honeyword is a representative ``honey" technique to detect intruders by luring them with decoy data. This kind of honey technique blends a primary object (from distribution $P$) with decoy samples (from distribution $Q$). In this research, we focus on two key Honeyword security metrics: the flatness function and the success-number function. Previous researchers are engaged in designing experimental methods to estimate their values. We've derived theoretical formulas on both metrics of the strongest $\mathcal{A}$ using the optimal guessing strategy, marking a first in the field. The mathematical structures of these metrics are intriguing: the flatness function has an expression as $\epsilon(i)=\sum_{j=1}^{i}\int_{0}^{+\infty}\tbinom{k-1}{j-1} f(x)G^{k-j}(x)(1-G(x))^{j-1}dx$. In particular, the most important one, $\epsilon(1)$ is $\frac{1}{k}(M-\int_{0}^{M}G^k(x)dx)+b$, where $M=\max_{x: Q(x)\neq 0}\frac{P(x)}{Q(x)}$, $b=\sum_{x: Q(x)=0}P(x)$, and $G$ is a cumulative distribution function derived from $P$ and $Q$. This formula provides a criterion to compare different honey distributions: the one with smaller $M$ and $b$ is more satisfactory. The mathematical structure of the success-number function is a series of convolutions with beta distribution kernels: $\lambda_U(i)=U\sum_{j=1}^{i}\int_{\frac{1}{k}}^{1} \frac{\phi(x)}{1-\phi(x)} \tbinom{U-1}{j-1} x^{U-j}(1-x)^{j-1}dx$, where $U$ is the number of users in the system and $\phi(x)$ is a monotonically increasing function. For further elaboration, we made some representative calculations. Our findings offer insights into security assessments for Honeyword and similar honey techniques, contributing to enhanced security measures in these systems.
• Abstract（参考訳）: ハニーワード(Honeyword)は、デコイデータを使って侵入者を検出するための代表的「ハニー」テクニックである。 この種のハニーテクニックは、プライマリオブジェクト(ディストリビューション$P$から)とデコイサンプル(ディストリビューション$Q$から)をブレンドします。 本研究では,Honeywordのセキュリティ指標として,平坦度関数と成功数関数の2つに着目した。 過去の研究者は、彼らの価値を見積もる実験的な方法の設計に従事している。 我々は、最適推定戦略を用いて、最強の$\mathcal{A}$の両指標に関する理論式を導出し、この分野で最初のものとなる。 平坦関数は $\epsilon(i)=\sum_{j=1}^{i}\int_{0}^{+\infty}\tbinom{k-1}{j-1} f(x)G^{k-j}(x)(1-G(x))^{j-1}dx$ という式を持つ。 特に最も重要なものは、$\epsilon(1)$ is $\frac{1}{k}(M-\int_{0}^{M}G^k(x)dx)+b$, where $M=\max_{x: Q(x)\neq 0}\frac{P(x)}{Q(x)}$, $b=\sum_{x: Q(x)=0}P(x)$, $G$は$P$と$Q$に由来する累積分布関数である。 この式は、異なる蜂蜜の分布を比較するための基準を与え、M$と$b$より小さいものはより満足できる。 成功数関数の数学的構造は、ベータ分布カーネルを持つ一連の畳み込みである: $\lambda_U(i)=U\sum_{j=1}^{i}\int_{\frac{1}{k}}^{1} \frac {\phi(x)}{1-\phi(x)} \tbinom{U-1}{j-1} x^{U-j}(1-x)^{j-1}dx$。 さらなる検討のために、いくつかの代表的な計算を行った。 本研究は,ハニーワードと類似のハニーテクニックのセキュリティアセスメントに関する知見を提供し,これらのシステムにおけるセキュリティ対策の強化に寄与する。

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