論文の概要: SPECTRE: A Hybrid System for an Adaptative and Optimised Cyber Threats Detection, Response and Investigation in Volatile Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03898v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 16:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:48:49.741082
• Title: SPECTRE: A Hybrid System for an Adaptative and Optimised Cyber Threats Detection, Response and Investigation in Volatile Memory
• Title（参考訳）: SPECTRE: 揮発性記憶の適応的かつ最適化されたサイバー脅威検出・応答・調査のためのハイブリッドシステム
• Authors: Arslan Tariq Syed, Mohamed Chahine Ghanem, Elhadj Benkhelifa, Fauzia Idrees Abro,
• Abstract要約: 本研究は,脅威検出,調査,可視化の促進を目的としたモジュール型サイバーインシデント対応システムであるSPECTREを紹介する。 認証ダンピングや悪意のあるプロセスインジェクションといった現実的な攻撃シナリオを安全に再現し、制御された実験を行う。 SPECTREの高度な視覚化技術は、生のメモリデータを実用的な洞察に変換し、Red、Blue、Purpleのチームが戦略を洗練し、脅威に効果的に対応できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The increasing sophistication of modern cyber threats, particularly file-less malware relying on living-off-the-land techniques, poses significant challenges to traditional detection mechanisms. Memory forensics has emerged as a crucial method for uncovering such threats by analysing dynamic changes in memory. This research introduces SPECTRE (Snapshot Processing, Emulation, Comparison, and Threat Reporting Engine), a modular Cyber Incident Response System designed to enhance threat detection, investigation, and visualization. By adopting Volatility JSON format as an intermediate output, SPECTRE ensures compatibility with widely used DFIR tools, minimizing manual data transformations and enabling seamless integration into established workflows. Its emulation capabilities safely replicate realistic attack scenarios, such as credential dumping and malicious process injections, for controlled experimentation and validation. The anomaly detection module addresses critical attack vectors, including RunDLL32 abuse and malicious IP detection, while the IP forensics module enhances threat intelligence by integrating tools like Virus Total and geolocation APIs. SPECTRE advanced visualization techniques transform raw memory data into actionable insights, aiding Red, Blue and Purple teams in refining strategies and responding effectively to threats. Bridging gaps between memory and network forensics, SPECTRE offers a scalable, robust platform for advancing threat detection, team training, and forensic research in combating sophisticated cyber threats.
• Abstract（参考訳）: 現代のサイバー脅威、特にリビングオフ・ザ・ランド技術に依存するファイルレスマルウェアの高度化は、従来の検出メカニズムに重大な課題をもたらす。 メモリ法医学は、メモリの動的変化を分析してそのような脅威を明らかにする重要な方法として登場した。 本研究は,脅威検出,調査,可視化の強化を目的としたモジュール型サイバーインシデント対応システムであるSPECTRE(Snapshot Processing, Emulation, Comparison, and Threat Reporting Engine)を紹介する。 Volatility JSONフォーマットを中間出力として採用することにより、SPECTREは広く使用されているDFIRツールとの互換性を確保し、手動のデータ変換を最小限にし、確立したワークフローへのシームレスな統合を可能にする。 そのエミュレーション機能は、認証ダンピングや悪意のあるプロセスインジェクションなどの現実的な攻撃シナリオを安全に再現し、実験と検証を制御できる。 異常検出モジュールは、RunDLL32の乱用や悪意のあるIP検出を含む重要な攻撃ベクタに対処する一方、IP法医学モジュールは、ウイルストータルや位置情報APIなどのツールを統合することで、脅威知能を高める。 SPECTREの高度な視覚化技術は、生のメモリデータを実用的な洞察に変換し、Red、Blue、Purpleのチームが戦略を洗練し、脅威に効果的に対応できるようにする。 メモリとネットワークの法医学のギャップを埋めることで、SPECTREは、高度なサイバー脅威と戦うための脅威検出、チームトレーニング、および法医学的な研究を促進する、スケーラブルで堅牢なプラットフォームを提供する。

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