論文の概要: Living-off-The-Land Reverse-Shell Detection by Informed Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18329v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 13:49:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:57:15.613986
• Title: Living-off-The-Land Reverse-Shell Detection by Informed Data Augmentation
• Title（参考訳）: Informed Data Augmentation による逆シェルのリビングオフ検出
• Authors: Dmitrijs Trizna, Luca Demetrio, Battista Biggio, Fabio Roli
• Abstract要約: リビング・オブ・ザ・ランド(LOTL)の攻撃手法は、正当なアプリケーションによって実行されるコマンドの連鎖を通じて悪意ある行為を犯すことに依存している。 LOTL技術は、共通の正当な活動によって生成されたイベントストリームの中によく隠されている。 正規ログ内でのLOTL悪意のある活動の促進と多様化を目的とした拡張フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.06998078829495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The living-off-the-land (LOTL) offensive methodologies rely on the perpetration of malicious actions through chains of commands executed by legitimate applications, identifiable exclusively by analysis of system logs. LOTL techniques are well hidden inside the stream of events generated by common legitimate activities, moreover threat actors often camouflage activity through obfuscation, making them particularly difficult to detect without incurring in plenty of false alarms, even using machine learning. To improve the performance of models in such an harsh environment, we propose an augmentation framework to enhance and diversify the presence of LOTL malicious activity inside legitimate logs. Guided by threat intelligence, we generate a dataset by injecting attack templates known to be employed in the wild, further enriched by malleable patterns of legitimate activities to replicate the behavior of evasive threat actors. We conduct an extensive ablation study to understand which models better handle our augmented dataset, also manipulated to mimic the presence of model-agnostic evasion and poisoning attacks. Our results suggest that augmentation is needed to maintain high-predictive capabilities, robustness to attack is achieved through specific hardening techniques like adversarial training, and it is possible to deploy near-real-time models with almost-zero false alarms.
• Abstract（参考訳）: リビング・オブ・ザ・ランド(LOTL)の攻撃的手法は、正統なアプリケーションによって実行されるコマンドの連鎖を通じて悪意ある行為を犯すことに依存しており、システムログの分析によってのみ特定できる。 LOTL技術は、一般的な正当な活動によって生成された事象のストリームの中によく隠されており、さらに、脅威アクターは難読化によってカモフラージュ活動を行うことが多い。 このような厳しい環境下でのモデルの性能向上のために,正規ログ内のLOTL悪意のある活動の強化と多様化を目的とした拡張フレームワークを提案する。 脅威インテリジェンスによってガイドされた我々は、野生で使用されることが知られている攻撃テンプレートを注入することでデータセットを生成し、さらに、回避的脅威アクターの振る舞いを再現するために、正当な活動の持続可能なパターンによって強化する。 我々は、拡張データセットをよりうまく扱うモデルを理解するために広範なアブレーション研究を行い、モデル非依存の回避と毒殺攻撃の存在を模倣するように操作しました。 その結果,高い予測能力を維持するためには拡張が必要であること,敵意トレーニングのような特定の強化技術によって攻撃に対する堅牢性が得られ,ほぼゼロの偽アラームによるリアルタイムに近いモデルのデプロイが可能であること,などが示唆された。

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