Abstrakt. Mäta säkerhetskontroller över flera lager av försvar kräver realistiska datauppsättningar och repeterbara experiment. Datamängder som samlas in från verkliga användare kan dock ofta inte fritt utbytas på grund av integritets- och regleringsproblem. Syntetiska datauppsättningar, som kan delas, har tidigare haft kritiska brister eller i bästa fall varit en gång insamling av data med fokus på ett enda lager eller typ av data. Vi presenterar ett ramverk för att generera syntetiska dataset med normala och attackdata för webbapplikationer över flera lager samtidigt. Ramverket är modulärt och utformat för att data enkelt ska kunna återskapas för att kunna variera parametrar och möjliggöra inline-testning. Vi bygger en prototypdatagenerator med hjälp av ramverket för att generera nio datauppsättningar med data loggade på fyra lager: nätverk, filåtkomst, systemsamtal och databas samtidigt. Vi testar sedan nitton säkerhetskontroller som spänner över alla fyra lager för att bestämma deras känslighet för datauppsättningsförändringar, jämföra prestanda även över lager, jämföra syntetisk data med verkliga produktionsdata, och beräkna kombinerat försvar i djup prestanda av uppsättningar av kontroller.
I REF har författarna presenterat ett ramverk för att generera syntetiska dataset med normala och skadliga data för webbapplikationer över flera lager samtidigt.
Synthetic Data Generation and Defense in Depth Measurement of Web Applications
{'venue': 'RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}