論文の概要: From Sands to Mansions: Enabling Automatic Full-Life-Cycle Cyberattack Construction with LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16928v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 01:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 15:12:43.197201
• Title: From Sands to Mansions: Enabling Automatic Full-Life-Cycle Cyberattack Construction with LLM
• Title（参考訳）: 砂からマンション:LLMによるフルライフサイクルサイバー攻撃の自動化
• Authors: Lingzhi Wang, Jiahui Wang, Kyle Jung, Kedar Thiagarajan, Emily Wei, Xiangmin Shen, Yan Chen, Zhenyuan Li,
• Abstract要約: 既存のサイバー攻撃シミュレーションフレームワークは、限られた技術的カバレッジ、フルライフサイクルの攻撃を行うことができないこと、手動のインフラ構築の必要性といった課題に直面している。 我々は,自動エンドツーエンドサイバー攻撃構築・エミュレーションフレームワークであるAURORAを提案する。 AURORAは、サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートに基づいて、自律的に多段階のサイバー攻撃計画を構築でき、エミュレーションインフラを構築し、攻撃手順を実行することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.534605400247412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The escalating battles between attackers and defenders in cybersecurity make it imperative to test and evaluate defense capabilities from the attackers' perspective. However, constructing full-life-cycle cyberattacks and performing red team emulations requires significant time and domain knowledge from security experts. Existing cyberattack simulation frameworks face challenges such as limited technical coverage, inability to conduct full-life-cycle attacks, and the need for manual infrastructure building. These limitations hinder the quality and diversity of the constructed attacks. In this paper, we leveraged the capabilities of Large Language Models (LLMs) in summarizing knowledge from existing attack intelligence and generating executable machine code based on human knowledge. we proposed AURORA, an automatic end-to-end cyberattack construction and emulation framework. AURORA can autonomously build multi-stage cyberattack plans based on Cyber Threat Intelligence (CTI) reports, construct the emulation infrastructures, and execute the attack procedures. We also developed an attack procedure knowledge graph to integrate knowledge about attack techniques throughout the full life cycle of advanced cyberattacks from various sources. We constructed and evaluated more than 20 full-life-cycle cyberattacks based on existing CTI reports. Compared to previous attack simulation frameworks, AURORA can construct multi-step attacks and the infrastructures in several minutes without human intervention. Furthermore, AURORA incorporates a wider range (40% more) of attack techniques into the constructed attacks in a more efficient way than the professional red teams. To benefit further research, we open-sourced the dataset containing the execution files and infrastructures of 20 emulated cyberattacks.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティにおける攻撃者と防衛者の間の戦闘の激化は、攻撃者の視点からの防衛能力のテストと評価を義務付ける。 しかしながら、フルライフサイクルのサイバー攻撃の構築とレッドチームエミュレーションの実行には、セキュリティ専門家によるかなりの時間とドメイン知識が必要である。 既存のサイバー攻撃シミュレーションフレームワークは、限られた技術的カバレッジ、フルライフサイクルの攻撃を行うことができないこと、手動のインフラ構築の必要性といった課題に直面している。 これらの制限は、構築された攻撃の品質と多様性を妨げる。 本稿では,Large Language Models(LLM)の機能を活用し,既存の攻撃情報から知識を要約し,人間の知識に基づいて実行可能なマシンコードを生成する。 我々は,自動エンドツーエンドサイバー攻撃構築とエミュレーションの枠組みであるAURORAを提案した。 AURORAは、サイバー脅威インテリジェンス(CTI)レポートに基づいて、自律的に多段階のサイバー攻撃計画を構築でき、エミュレーションインフラを構築し、攻撃手順を実行することができる。 また,攻撃手法に関する知識を,各種情報源からの高度なサイバー攻撃のライフサイクル全体を通して統合する攻撃手順知識グラフも開発した。 我々は,既存のCTIレポートに基づいて,20以上のフルライフサイクルサイバー攻撃を構築し,評価した。 従来の攻撃シミュレーションフレームワークと比較して、AURORAは人間の介入なしに数分で多段階攻撃とインフラを構築することができる。 さらにAURORAは、プロのレッドチームよりも効率的な方法で、より広い範囲(40%以上)の攻撃テクニックを構築された攻撃に組み込んでいる。 さらなる研究の恩恵を得るために、20のエミュレートされたサイバー攻撃による実行ファイルとインフラを含むデータセットをオープンソース化した。

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