Att förstå strategier för attacker är avgörande för säkerhetstillämpningar som dator- och nätverksteknik, intrångshantering och förebyggande av framtida attacker. I detta dokument presenteras tekniker för att automatiskt lära sig attacker strategier från korrelerade intrång varningar. Centralt för dessa tekniker är en modell som representerar en attackstrategi som en graf över attacker med begränsningar på attackattributen och den tidsmässiga ordningen bland dessa attacker. Att lära sig intrångsstrategin är då att extrahera en sådan graf från en sekvens av intrång varningar. För att ytterligare underlätta analysen av attackstrategier, vilket är nödvändigt för många säkerhetstillämpningar som dator- och nätverkstekniska, presenterar detta dokument tekniker för att mäta likheten mellan attackstrategier. Grundidén är att minska likhetsmätningen av attackstrategier till feltoleranta graf/subgraph isomorfism problem, och mäter likheten mellan attackstrategier i termer av kostnaden för att omvandla en strategi till en annan. Slutligen presenteras i detta dokument några experimentella resultat som visar de föreslagna teknikernas potential.
Arbetet i REF använder sig också av kriminalteknisk analys av attackstrategier för att förutsäga och försvara framtida attacker.
Learning attack strategies from intrusion alerts
{'venue': "CCS '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}