Fugu-MT 論文翻訳(概要): How hard can it be? Quantifying MITRE attack campaigns with attack trees and cATM logic

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/2410.06692v3
Date: Tue, 10 Dec 2024 09:09:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-11 14:32:49.122476
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: 本研究では,野生で記録された攻撃の確率を推定する。セキュリティの専門家は透明で定量的な判断を下すことができる。我々は、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、すべての定量的なデータをキャプチャできることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.272829103690804
License:
Abstract: The landscape of cyber threats grows more complex by the day. Advanced Persistent Threats carry out attack campaigns - e.g. operations Dream Job, Wocao, and WannaCry - against which cybersecurity practitioners must defend. To prioritise which of these to defend against, cybersecurity experts must be equipped with the right toolbox to evaluate the most threatening ones. In particular, they would strongly benefit from (a) an estimation of the likelihood values for each attack recorded in the wild, and (b) transparently operationalising these values to compare campaigns quantitatively. Security experts could then perform transparent and accountable quantitatively-informed decisions. Here we construct such a framework: (1) quantifying the likelihood of attack campaigns via data-driven procedures on the MITRE knowledge-base, (2) introducing a methodology for automatic modelling of MITRE intelligence data, that captures any attack campaign via template attack tree models, and (3) proposing an open-source tool to perform these comparisons based on the cATM logic. Finally, we quantify the likelihood of all MITRE Enterprise campaigns, and compare the likelihood of the Wocao and Dream Job MITRE campaigns - generated with our proposed approach - against manually-built attack tree models. We demonstrate how our methodology is substantially lighter in modelling effort, and 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。例えば、Dream Job、Wocao、WannaCryなど、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活動を行っている。サイバーセキュリティの専門家は、これらのどれを防御するかを優先して、最も脅威となるものを評価するための適切なツールボックスを備えなければならない。特に、彼らは強い恩恵を受けるだろう。 (a)野生で記録された攻撃毎の確率値を推定し、 b)これらの価値を定量的に比較するために透過的に運用すること。セキュリティの専門家は透明で定量的な判断を下すことができる。ここでは,(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,(3)テンプレート攻撃ツリーモデルによる攻撃キャンペーンのキャプチャ,(3)cATMロジックに基づくこれらの比較を行うオープンソースツールの提案を行う。最後に、すべてのMITRE Enterpriseキャンペーンの可能性を定量化し、WocaoおよびDream Job MITREキャンペーン(提案されたアプローチで生成された)が手動で構築されたアタックツリーモデルと比較する。我々は、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、すべての定量的なデータをキャプチャできることを実証する。

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