論文の概要: VulRG: Multi-Level Explainable Vulnerability Patch Ranking for Complex Systems Using Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11143v1
- Date: Sun, 16 Feb 2025 14:21:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:08:07.480774
- Title: VulRG: Multi-Level Explainable Vulnerability Patch Ranking for Complex Systems Using Graphs
- Title（参考訳）: VulRG: グラフを用いた複雑なシステムのマルチレベル説明可能な脆弱性パッチランク付け
- Authors: Yuning Jiang, Nay Oo, Qiaoran Meng, Hoon Wei Lim, Biplab Sikdar,
- Abstract要約: この作業では、脆弱性パッチの優先順位付けのためのグラフベースのフレームワークを導入している。
多様なデータソースとメトリクスを普遍的に適用可能なモデルに統合する。
洗練されたリスクメトリクスは、コンポーネント、アセット、システムレベルの詳細な評価を可能にします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.407534993667607
- License:
- Abstract: As interconnected systems proliferate, safeguarding complex infrastructures against an escalating array of cyber threats has become an urgent challenge. The increasing number of vulnerabilities, combined with resource constraints, makes addressing every vulnerability impractical, making effective prioritization essential. However, existing risk prioritization methods often rely on expert judgment or focus solely on exploit likelihood and consequences, lacking the granularity and adaptability needed for complex systems. This work introduces a graph-based framework for vulnerability patch prioritization that optimizes security by integrating diverse data sources and metrics into a universally applicable model. Refined risk metrics enable detailed assessments at the component, asset, and system levels. The framework employs two key graphs: a network communication graph to model potential attack paths and identify the shortest routes to critical assets, and a system dependency graph to capture risk propagation from exploited vulnerabilities across interconnected components. Asset criticality and component dependency rules systematically assess and mitigate risks. Benchmarking against state-of-the-art methods demonstrates superior accuracy in vulnerability patch ranking, with enhanced explainability. This framework advances vulnerability management and sets the stage for future research in adaptive cybersecurity strategies.
- Abstract（参考訳）: 相互接続システムが拡大するにつれ、複雑なインフラをエスカレートするサイバー脅威に対して保護することが、緊急の課題となっている。
脆弱性の数の増加とリソースの制約が相まって、すべての脆弱性に対処するのは現実的ではなく、効果的な優先順位付けが不可欠である。
しかし、既存のリスク優先順位付け手法は、しばしば専門家の判断に頼り、複雑なシステムに必要な粒度や適応性に欠ける可能性や結果の活用にのみ焦点をあてる。
この作業では、さまざまなデータソースとメトリクスを普遍的に適用可能なモデルに統合することで、セキュリティを最適化する、脆弱性パッチの優先順位付けのためのグラフベースのフレームワークを導入している。
修正されたリスクメトリクスは、コンポーネント、アセット、システムレベルでの詳細な評価を可能にする。
このフレームワークは、潜在的な攻撃経路をモデル化し、重要な資産への最短ルートを特定するためのネットワーク通信グラフと、相互接続されたコンポーネントにわたる悪用された脆弱性からリスク伝搬をキャプチャするシステム依存グラフの2つの主要なグラフを使用している。
セットクリティカル性とコンポーネント依存ルールは、リスクを体系的に評価し、緩和します。
State-of-the-artメソッドに対するベンチマークでは、脆弱性パッチランキングの精度が向上し、説明性も向上した。
このフレームワークは脆弱性管理を推進し、アダプティブサイバーセキュリティ戦略における将来の研究の舞台となる。
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