論文の概要: How hard can it be? Quantifying MITRE attack campaigns with attack trees and cATM logic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06692v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 16:34:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 04:10:03.652176
- Title: How hard can it be? Quantifying MITRE attack campaigns with attack trees and cATM logic
- Title（参考訳）: どれだけ難しいのか?MITREの攻撃キャンペーンを、攻撃木とcATMロジックで定量化する
- Authors: Stefano M. Nicoletti, Milan Lopuhaä-Zwakenberg, Mariëlle Stoelinga, Fabio Massacci, Carlos E. Budde,
- Abstract要約: サイバーセキュリティの専門家は どのリスクが最も脅かされているかを評価するのに 適切なツールボックスを 装備しなければなりません
我々は、MITRE知識ベース上でのデータ駆動方式を用いて攻撃キャンペーンの可能性を定量化し、そのような枠組みを構築した。
本稿では,cATM形式論理に基づく比較を行うための計算フレームワークを提案し,これをオープンソースのPythonツールに実装する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.272829103690804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The landscape of cyber threats grows more complex by the day. Advanced Persistent Threats carry out systematic attack campaigns against which cybersecurity practitioners must defend. Examples of such organized attacks are operations Dream Job, Wocao, WannaCry or the SolarWinds Compromise. To evaluate which risks are most threatening, and which campaigns to prioritize against when defending, cybersecurity experts must be equipped with the right toolbox. In particular, they must be able to (a) obtain likelihood values for each attack campaign recorded in the wild and (b) reliably and transparently operationalize these values to carry out quantitative comparisons among campaigns. This will allow security experts to perform quantitatively-informed decision making that is transparent and accountable. In this paper we construct such a framework by: (1) quantifying the likelihood of attack campaigns via data-driven procedures on the MITRE knowledge base and (2) introducing a methodology for automatic modelling of MITRE intelligence data: this is complete in the sense that it captures any attack campaign via template attack tree models. (3) We further propose a computational framework to carry out this comparisons based on the cATM formal logic, and implement this into an open-source Python tool. Finally, we validate our approach by quantifying the likelihood of all MITRE campaigns, and comparing the likelihood of the Wocao and Dream Job MITRE campaigns -- generated with our proposed approach -- against "ad hoc" traditionally-built attack tree models, demonstrating how our methodology is substantially lighter in modelling effort, and still capable of capturing all the quantitative relevant data.
- Abstract（参考訳）: サイバー脅威の状況は、一日でさらに複雑になる。
Advanced Persistent Threatsは、サイバーセキュリティの実践者が守らなければならない攻撃を組織的に行う。
このような組織化された攻撃の例としては、Dream Job、Wocao、WannaCry、SolarWinds Compromiseなどがある。
どのリスクが最も脅かされているか、どのキャンペーンが守られるかを評価するには、サイバーセキュリティの専門家に適切なツールボックスを設ける必要がある。
特に、彼らはできるはずです。
(a)野生に記録された各攻撃キャンペーンの確率値
b)これらの価値を確実かつ透過的に運用し、キャンペーン間で定量的比較を行う。
これにより、セキュリティの専門家は、透明性と説明責任のある定量的にインフォームドされた意思決定を実行できるようになる。
本稿では,(1)MITREナレッジベースにおけるデータ駆動方式による攻撃キャンペーンの可能性の定量化,(2)MITREインテリジェンスデータの自動モデリング手法の導入による攻撃キャンペーンの可能性を考察する。
さらに,cATM形式論理に基づく比較を行うための計算フレームワークを提案し,これをオープンソースのPythonツールに実装する。
最後に、我々のアプローチは、すべてのMITREキャンペーンの可能性を定量化し、WocaoとDream JobのMITREキャンペーン -- 提案されたアプローチで生成された -- を、伝統的に構築された攻撃ツリーモデルに対して比較することで検証し、我々の方法論がモデリングの取り組みにおいて大幅に軽量であり、それでもすべての量的関連データをキャプチャできることを示す。
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