論文の概要: ActMiner: Applying Causality Tracking and Increment Aligning for Graph-based Cyber Threat Hunting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05793v1
- Date: Fri, 10 Jan 2025 08:53:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-13 15:25:53.944158
- Title: ActMiner: Applying Causality Tracking and Increment Aligning for Graph-based Cyber Threat Hunting
- Title（参考訳）: ActMiner: グラフベースのサイバー脅威追跡のための因果追跡とインクリメントアライメントの適用
- Authors: Mingjun Ma, Tiantian Zhu, Tieming Chen, Shuang Li, Jie Ying, Chunlin Xiong, Mingqi Lv, Yan Chen,
- Abstract要約: 証明グラフに基づく既存の脅威狩りシステムは、高い偽陰性、高い偽陽性、低い効率の課題に直面している。
本稿では,記述グラフ上のサイバー脅威インテリジェンスレポートの正確な関係からクエリグラフを構築するActorminerを提案する。
アクティナーは偽陽性を39.1%減らし、偽陰性をすべて排除し、敵の攻撃を効果的に阻止することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.402212544016287
- License:
- Abstract: To defend against Advanced Persistent Threats on the endpoint, threat hunting employs security knowledge such as cyber threat intelligence to continuously analyze system audit logs through retrospective scanning, querying, or pattern matching, aiming to uncover attack patterns/graphs that traditional detection methods (e.g., recognition for Point of Interest) fail to capture. However, existing threat hunting systems based on provenance graphs face challenges of high false negatives, high false positives, and low efficiency when confronted with diverse attack tactics and voluminous audit logs. To address these issues, we propose a system called Actminer, which constructs query graphs from descriptive relationships in cyber threat intelligence reports for precise threat hunting (i.e., graph alignment) on provenance graphs. First, we present a heuristic search strategy based on equivalent semantic transfer to reduce false negatives. Second, we establish a filtering mechanism based on causal relationships of attack behaviors to mitigate false positives. Finally, we design a tree structure to incrementally update the alignment results, significantly improving hunting efficiency. Evaluation on the DARPA Engagement dataset demonstrates that compared to the SOTA POIROT, Actminer reduces false positives by 39.1%, eliminates all false negatives, and effectively counters adversarial attacks.
- Abstract（参考訳）: エンドポイント上のAdvanced Persistent Threatsに対抗するために、脅威ハントでは、サイバー脅威インテリジェンスなどのセキュリティ知識を使用して、リフレクションスキャン、クエリ、パターンマッチングを通じてシステムの監査ログを継続的に分析し、従来の検出方法(例えば、Point of Interestの認識)が捕捉できない攻撃パターンやグラフを明らかにする。
しかし,前兆グラフに基づく既存の脅威追跡システムは,多種多様な攻撃戦術や異常な監査記録に直面する場合,高い偽陰性,高い偽陽性,低効率の課題に直面している。
これらの問題に対処するため、我々はActorminerというシステムを提案し、このシステムはサイバー脅威情報レポートにおける記述的関係からクエリグラフを構築し、プロファイランスグラフ上の正確な脅威追跡(グラフアライメント)を行う。
まず,擬似否定を減らすために,等価な意味伝達に基づくヒューリスティックな探索戦略を提案する。
次に,攻撃行動の因果関係に基づくフィルタリング機構を構築し,偽陽性を緩和する。
最後に,アライメント結果を漸進的に更新する木構造を設計し,狩猟効率を著しく向上させる。
DARPA Engagementデータセットの評価では、SOTA POIROTと比較すると、アクターは偽陽性を39.1%減らし、すべての偽陰性を排除し、敵の攻撃を効果的に対抗している。
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