論文の概要: Leveraging AI Planning For Detecting Cloud Security Vulnerabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10985v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 03:28:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 00:16:58.064044
- Title: Leveraging AI Planning For Detecting Cloud Security Vulnerabilities
- Title（参考訳）: クラウドセキュリティ脆弱性検出のためのAI計画の活用
- Authors: Mikhail Kazdagli, Mohit Tiwari, Akshat Kumar
- Abstract要約: クラウドコンピューティングサービスは、データストレージ、処理、コラボレーションのためのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを提供する。
アクセス制御のミスコンフィグレーションが、クラウドアタックの主要な要因であることが多い。
本研究では,セキュリティ脆弱性を検出するPDDLモデルを開発し,ランサムウェアなどの広範囲な攻撃につながる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.424669782627497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cloud computing services provide scalable and cost-effective solutions for
data storage, processing, and collaboration. Alongside their growing
popularity, concerns related to their security vulnerabilities leading to data
breaches and sophisticated attacks such as ransomware are growing. To address
these, first, we propose a generic framework to express relations between
different cloud objects such as users, datastores, security roles, to model
access control policies in cloud systems. Access control misconfigurations are
often the primary driver for cloud attacks. Second, we develop a PDDL model for
detecting security vulnerabilities which can for example lead to widespread
attacks such as ransomware, sensitive data exfiltration among others. A planner
can then generate attacks to identify such vulnerabilities in the cloud.
Finally, we test our approach on 14 real Amazon AWS cloud configurations of
different commercial organizations. Our system can identify a broad range of
security vulnerabilities, which state-of-the-art industry tools cannot detect.
- Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングサービスは、データストレージ、処理、コラボレーションのためのスケーラブルで費用効率の良いソリューションを提供する。
人気の高まりとともに、データ漏洩やランサムウェアなどの高度な攻撃につながるセキュリティ脆弱性に関する懸念が高まっている。
まず,ユーザやデータストア,セキュリティロールなど,さまざまなクラウドオブジェクト間の関係を表現し,クラウドシステムにおけるアクセス制御ポリシをモデル化するための汎用フレームワークを提案する。
アクセス制御のミスコンフィギュレーションがクラウド攻撃の主な原因であることが多い。
第2に,ランサムウェアや機密データ流出など,広範な攻撃につながる可能性のあるセキュリティ脆弱性を検出するpddlモデルを開発した。
プランナーはクラウド上の脆弱性を識別するための攻撃を生成できる。
最後に、当社のアプローチを、異なる商用組織の14のAmazon AWSクラウド構成でテストしています。
我々のシステムは、最先端の業界ツールが検出できない幅広いセキュリティ脆弱性を特定できる。
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