論文の概要: P3GNN: A Privacy-Preserving Provenance Graph-Based Model for APT Detection in Software Defined Networking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12003v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 18:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 00:16:57.267642
• Title: P3GNN: A Privacy-Preserving Provenance Graph-Based Model for APT Detection in Software Defined Networking
• Title（参考訳）: P3GNN: ソフトウェア定義ネットワークにおけるAPT検出のためのプライバシ保護プロバンスグラフベースモデル
• Authors: Hedyeh Nazari, Abbas Yazdinejad, Ali Dehghantanha, Fattane Zarrinkalam, Gautam Srivastava,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)とフェデレーション学習(FL)を相乗化する新しいモデルであるP3GNNを提案する。 P3GNNは教師なし学習を利用して、プロファイランスグラフ内の運用パターンを分析し、セキュリティ違反を示す偏差を識別する。 P3GNNの主なイノベーションは、前兆グラフ内のノードレベルで異常を検出する機能、攻撃軌跡の詳細なビューの提供、セキュリティ解析の強化である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.181087776375914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software Defined Networking (SDN) has brought significant advancements in network management and programmability. However, this evolution has also heightened vulnerability to Advanced Persistent Threats (APTs), sophisticated and stealthy cyberattacks that traditional detection methods often fail to counter, especially in the face of zero-day exploits. A prevalent issue is the inadequacy of existing strategies to detect novel threats while addressing data privacy concerns in collaborative learning scenarios. This paper presents P3GNN (privacy-preserving provenance graph-based graph neural network model), a novel model that synergizes Federated Learning (FL) with Graph Convolutional Networks (GCN) for effective APT detection in SDN environments. P3GNN utilizes unsupervised learning to analyze operational patterns within provenance graphs, identifying deviations indicative of security breaches. Its core feature is the integration of FL with homomorphic encryption, which fortifies data confidentiality and gradient integrity during collaborative learning. This approach addresses the critical challenge of data privacy in shared learning contexts. Key innovations of P3GNN include its ability to detect anomalies at the node level within provenance graphs, offering a detailed view of attack trajectories and enhancing security analysis. Furthermore, the models unsupervised learning capability enables it to identify zero-day attacks by learning standard operational patterns. Empirical evaluation using the DARPA TCE3 dataset demonstrates P3GNNs exceptional performance, achieving an accuracy of 0.93 and a low false positive rate of 0.06.
• Abstract（参考訳）: Software Defined Networking (SDN)は、ネットワーク管理とプログラム可能性に大きな進歩をもたらした。 しかし、この進化はAdvanced Persistent Threats (APTs) の脆弱性も高めており、特にゼロデイエクスプロイト(英語版)に直面した場合、従来の検出方法がしばしば対応できない、洗練された、ステルス的なサイバー攻撃が起きている。 一般的な問題は、協調学習シナリオにおけるデータプライバシの懸念に対処しながら、新たな脅威を検出する既存の戦略が不十分であることだ。 本稿では,P3GNN(プライバシ保存グラフベースグラフニューラルネットワークモデル)を提案する。これはSDN環境で効果的なAPT検出のために,フェデレートラーニング(FL)とグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を併用する新しいモデルである。 P3GNNは教師なし学習を利用して、プロファイランスグラフ内の運用パターンを分析し、セキュリティ違反を示す偏差を識別する。 その中核となる機能は、FLと同型暗号化の統合であり、コラボレーティブラーニング時のデータの機密性や整合性を強化している。 このアプローチは、共有学習コンテキストにおけるデータのプライバシに関する重要な課題に対処する。 P3GNNの主なイノベーションは、前兆グラフ内のノードレベルで異常を検出する機能、攻撃軌跡の詳細なビューの提供、セキュリティ解析の強化である。 さらに、教師なし学習能力により、標準的な運用パターンを学習することで、ゼロデイ攻撃を識別できる。 DARPA TCE3データセットを用いた実験的な評価は、P3GNNの例外的な性能を示し、精度は0.93、偽陽性率は0.06である。

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