論文の概要: IRSKG: Unified Intrusion Response System Knowledge Graph Ontology for Cyber Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15672v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 23:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:25.233529
• Title: IRSKG: Unified Intrusion Response System Knowledge Graph Ontology for Cyber Defense
• Title（参考訳）: IRSKG:サイバー防衛のための統一侵入応答システム知識グラフオントロジー
• Authors: Damodar Panigrahi, Shaswata Mitra, Subash Neupane, Sudip Mittal, Benjamin A. Blakely,
• Abstract要約: 侵入応答システム(IRS)は、検出後の脅威を軽減するために重要である。 IRSはいくつかの戦術、技術、手順(TTP)を使用して攻撃を軽減し、インフラを通常の運用に復元する。 我々は,新たなエンタープライズシステムの導入を合理化するIRS知識グラフオントロジー(IRSKG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.17870369215002
• License:
• Abstract: Cyberattacks are becoming increasingly difficult to detect and prevent due to their sophistication. In response, Autonomous Intelligent Cyber-defense Agents (AICAs) are emerging as crucial solutions. One prominent AICA agent is the Intrusion Response System (IRS), which is critical for mitigating threats after detection. IRS uses several Tactics, Techniques, and Procedures (TTPs) to mitigate attacks and restore the infrastructure to normal operations. Continuous monitoring of the enterprise infrastructure is an essential TTP the IRS uses. However, each system serves different purposes to meet operational needs. Integrating these disparate sources for continuous monitoring increases pre-processing complexity and limits automation, eventually prolonging critical response time for attackers to exploit. We propose a unified IRS Knowledge Graph ontology (IRSKG) that streamlines the onboarding of new enterprise systems as a source for the AICAs. Our ontology can capture system monitoring logs and supplemental data, such as a rules repository containing the administrator-defined policies to dictate the IRS responses. Besides, our ontology permits us to incorporate dynamic changes to adapt to the evolving cyber-threat landscape. This robust yet concise design allows machine learning models to train effectively and recover a compromised system to its desired state autonomously with explainability.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃は、その高度化により、検出と防止がますます困難になっている。 これに対し、AICA(Autonomous Intelligent Cyber-defense Agents)が重要なソリューションとして浮上している。 AICAエージェントの1つが侵入応答システム(IRS)であり、検出後の脅威を緩和するために重要である。 IRSはいくつかの戦術、技術、手順(TTP)を使用して攻撃を軽減し、インフラを通常の運用に復元する。 エンタープライズインフラストラクチャの継続的監視は、IRSが使用する重要なTPである。 しかし、それぞれのシステムは運用ニーズを満たすために異なる目的を果たす。 継続的監視のためにこれらの異なるソースを統合することで、前処理の複雑さが増加し、自動化が制限されるため、攻撃者が悪用する重要な応答時間が長くなる。 我々は,新たなエンタープライズシステムの導入を合理化するIRS知識グラフオントロジー(IRSKG)を提案する。 我々のオントロジーは、IRS応答を規定する管理者定義ポリシーを含むルールリポジトリのような、システム監視ログと補足データを取得することができる。 さらに、私たちのオントロジーは、進化するサイバー脅威の状況に適応するために動的変化を組み込むことを可能にします。 この堅牢で簡潔な設計は、機械学習モデルを効果的に訓練し、望まれる状態に自律的に説明責任を持って妥協したシステムを回復することを可能にする。

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