論文の概要: Investigation of Multi-stage Attack and Defense Simulation for Data Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13697v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 09:54:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 11:38:03.629977
- Title: Investigation of Multi-stage Attack and Defense Simulation for Data Synthesis
- Title（参考訳）: データ合成のための多段階攻撃・防御シミュレーションの検討
- Authors: Ömer Sen, Bozhidar Ivanov, Martin Henze, Andreas Ulbig,
- Abstract要約: 本研究では,電力網における多段階サイバー攻撃の合成データを生成するモデルを提案する。
攻撃者のステップのシーケンスをモデル化するためにアタックツリーを使用し、ディフェンダーのアクションを組み込むゲーム理論のアプローチを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.479074862022315
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The power grid is a critical infrastructure that plays a vital role in modern society. Its availability is of utmost importance, as a loss can endanger human lives. However, with the increasing digitalization of the power grid, it also becomes vulnerable to new cyberattacks that can compromise its availability. To counter these threats, intrusion detection systems are developed and deployed to detect cyberattacks targeting the power grid. Among intrusion detection systems, anomaly detection models based on machine learning have shown potential in detecting unknown attack vectors. However, the scarcity of data for training these models remains a challenge due to confidentiality concerns. To overcome this challenge, this study proposes a model for generating synthetic data of multi-stage cyber attacks in the power grid, using attack trees to model the attacker's sequence of steps and a game-theoretic approach to incorporate the defender's actions. This model aims to create diverse attack data on which machine learning algorithms can be trained.
- Abstract（参考訳）: 電力網は、現代社会において重要な役割を果たす重要なインフラである。
人命の危険を冒す可能性があるため、その可用性は極めて重要である。
しかし、電力網のデジタル化が進むにつれ、新たなサイバー攻撃に脆弱になり、その可用性を損なう可能性がある。
これらの脅威に対処するため、電力網を標的とするサイバー攻撃を検出するために侵入検知システムを開発し、展開する。
侵入検知システムの中で、機械学習に基づく異常検出モデルは未知の攻撃ベクトルを検出する可能性を示している。
しかしながら、これらのモデルをトレーニングするデータの不足は、機密性に関する懸念から、依然として課題である。
この課題を克服するために,攻撃木を用いて攻撃者のステップ列をモデル化し,攻撃者のアクションを組み込むゲーム理論的アプローチを用いて,電力網内の多段階サイバー攻撃の合成データを生成するモデルを提案する。
このモデルは、機械学習アルゴリズムをトレーニング可能な多様な攻撃データを作成することを目的としている。
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