論文の概要: In-Application Defense Against Evasive Web Scans through Behavioral Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07005v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 21:28:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:29.384700
• Title: In-Application Defense Against Evasive Web Scans through Behavioral Analysis
• Title（参考訳）: 行動分析による普及型ウェブスキャンに対するアプリケーション内防御
• Authors: Behzad Ousat, Mahshad Shariatnasab, Esteban Schafir, Farhad Shirani Chaharsooghi, Amin Kharraz,
• Abstract要約: Webトラフィックは、人間のユーザーと自動化されたエージェントの両方を含むように進化してきた。 これらの敵対的活動の財務コストは2023年に数千億ドルを超えると見積もられている。 アプリケーション内科学の低オーバーヘッドなエンジンであるWebGuardを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8994434493795803
• License:
• Abstract: Web traffic has evolved to include both human users and automated agents, ranging from benign web crawlers to adversarial scanners such as those capable of credential stuffing, command injection, and account hijacking at the web scale. The estimated financial costs of these adversarial activities are estimated to exceed tens of billions of dollars in 2023. In this work, we introduce WebGuard, a low-overhead in-application forensics engine, to enable robust identification and monitoring of automated web scanners, and help mitigate the associated security risks. WebGuard focuses on the following design criteria: (i) integration into web applications without any changes to the underlying software components or infrastructure, (ii) minimal communication overhead, (iii) capability for real-time detection, e.g., within hundreds of milliseconds, and (iv) attribution capability to identify new behavioral patterns and detect emerging agent categories. To this end, we have equipped WebGuard with multi-modal behavioral monitoring mechanisms, such as monitoring spatio-temporal data and browser events. We also design supervised and unsupervised learning architectures for real-time detection and offline attribution of human and automated agents, respectively. Information theoretic analysis and empirical evaluations are provided to show that multi-modal data analysis, as opposed to uni-modal analysis which relies solely on mouse movement dynamics, significantly improves time-to-detection and attribution accuracy. Various numerical evaluations using real-world data collected via WebGuard are provided achieving high accuracy in hundreds of milliseconds, with a communication overhead below 10 KB per second.
• Abstract（参考訳）: Webトラフィックは、良質なWebクローラから、クレデンシャルな詰め込み、コマンドインジェクション、Webスケールでのアカウントハイジャックのような敵スキャナまで、人間のユーザと自動化されたエージェントの両方を含むように進化してきた。 これらの敵対的活動の財務コストは2023年に数千億ドルを超えると見積もられている。 本研究では,WebGuardという低オーバーヘッドのアプリケーション内鑑定エンジンを導入し,自動化されたWebスキャナの堅牢な識別と監視を可能にし,関連するセキュリティリスクを軽減する。 WebGuardは以下の設計基準に焦点を当てている。 i) 基盤となるソフトウェアコンポーネントやインフラストラクチャを変更することなく、Webアプリケーションに統合すること。 (ii)通信オーバーヘッドの最小化。 三 数百ミリ秒以内のリアルタイム検出能力、例えば、 (4)新しい行動パターンを同定し,出現するエージェントカテゴリーを検出する属性能力。 この目的のために、WebGuardには、時空間データやブラウザイベントの監視など、マルチモーダルな動作監視機構が備わっている。 また,人間と自動エージェントのリアルタイム検出とオフライン帰属のための教師付き学習アーキテクチャと教師なし学習アーキテクチャを設計した。 情報理論解析と経験的評価を行い,マウスの運動力学にのみ依存する単一モーダル解析とは対照的に,マルチモーダルデータ解析は時間対検出精度と帰属精度を著しく向上させることを示した。 WebGuardを介して収集された実世界のデータを用いた様々な数値評価を行い、通信オーバーヘッドが毎秒10KB以下である数百ミリ秒で高い精度を実現する。

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