論文の概要: CloudLens: Modeling and Detecting Cloud Security Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10985v3
• Date: Sun, 22 Dec 2024 11:53:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:17.272757
• Title: CloudLens: Modeling and Detecting Cloud Security Vulnerabilities
• Title（参考訳）: CloudLens: クラウドセキュリティ脆弱性のモデル化と検出
• 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。 プランナーは、クラウド内のそのような脆弱性を特定するために攻撃を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.503757553097387
• License:
• Abstract: Cloud computing services provide scalable and cost-effective solutions for data storage, processing, and collaboration. With their growing popularity, concerns about security vulnerabilities are increasing. To address this, first, we provide a formal model, called CloudLens, that expresses relations between different cloud objects such as users, datastores, security roles, representing access control policies in cloud systems. Second, as access control misconfigurations are often the primary driver for cloud attacks, we develop a planning model for detecting security vulnerabilities. Such vulnerabilities can lead to widespread attacks such as ransomware, sensitive data exfiltration among others. A planner generates 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対効果の高いソリューションを提供する。 人気が高まっている中、セキュリティ上の脆弱性に対する懸念が高まっている。 まず、ユーザ、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ーを表現します。 第二に、アクセス制御のミスコンフィグレーションがクラウド攻撃の主要な要因であることから、セキュリティ脆弱性を検出するための計画モデルを開発する。 このような脆弱性はランサムウェアや機密データ流出などの広範囲にわたる攻撃につながる可能性がある。 プランナーは、クラウド内のそのような脆弱性を特定するために攻撃を生成する。 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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