論文の概要: RAPID: Robust APT Detection and Investigation Using Context-Aware Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05362v1
- Date: Sat, 8 Jun 2024 05:39:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 20:04:51.711623
- Title: RAPID: Robust APT Detection and Investigation Using Context-Aware Deep Learning
- Title（参考訳）: RAPID:文脈認識深層学習を用いたロバストAPT検出と調査
- Authors: Yonatan Amaru, Prasanna Wudali, Yuval Elovici, Asaf Shabtai,
- Abstract要約: 本稿では,APT検出と調査のための新しい深層学習手法を提案する。
自己教師付きシーケンス学習と反復的に学習した埋め込みを利用して,本手法は動的システムの挙動に効果的に適応する。
実世界のシナリオにおけるRAPIDの有効性と計算効率を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.083244046813512
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advanced persistent threats (APTs) pose significant challenges for organizations, leading to data breaches, financial losses, and reputational damage. Existing provenance-based approaches for APT detection often struggle with high false positive rates, a lack of interpretability, and an inability to adapt to evolving system behavior. We introduce RAPID, a novel deep learning-based method for robust APT detection and investigation, leveraging context-aware anomaly detection and alert tracing. By utilizing self-supervised sequence learning and iteratively learned embeddings, our approach effectively adapts to dynamic system behavior. The use of provenance tracing both enriches the alerts and enhances the detection capabilities of our approach. Our extensive evaluation demonstrates RAPID's effectiveness and computational efficiency in real-world scenarios. In addition, RAPID achieves higher precision and recall than state-of-the-art methods, significantly reducing false positives. RAPID integrates contextual information and facilitates a smooth transition from detection to investigation, providing security teams with detailed insights to efficiently address APT threats.
- Abstract（参考訳）: 高度な永続的脅威(APT)は、データ漏洩、財務的損失、評判のダメージにつながる組織に重大な課題をもたらす。
APT検出のための既存の証明に基づくアプローチは、しばしば高い偽陽性率、解釈可能性の欠如、進化するシステムの振る舞いに適応できないことに苦慮する。
RAPIDは、文脈認識異常検出と警告追跡を利用した、堅牢なAPT検出と調査のための新しいディープラーニングベースの手法である。
自己教師付きシーケンス学習と反復的に学習した埋め込みを利用して,本手法は動的システムの挙動に効果的に適応する。
プロファイランストレースを使用することで、アラートが強化され、アプローチの検出能力が向上します。
実世界のシナリオにおけるRAPIDの有効性と計算効率を示す。
さらに、RAPIDは最先端の手法よりも精度が高く、偽陽性を著しく低減する。
RAPIDはコンテキスト情報を統合し、検出から調査へのスムーズな移行を促進する。
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