Med den ökande komplexiteten i moderna datorattacker, finns det ett behov av försvarare inte bara för att upptäcka skadlig aktivitet som det händer, men också för att förutsäga de specifika steg som kommer att vidtas av en motståndare när de utför en attack. Men detta är fortfarande ett öppet forskningsproblem, och tidigare forskning i att förutsäga skadliga händelser bara tittade på binära resultat (t.ex., om en attack skulle hända eller inte), men inte på de specifika steg som en angripare skulle göra. För att fylla denna lucka presenterar vi Tiresias, ett system som utnyttjar Recurrent Neural Networks (RNNs) för att förutsäga framtida händelser på en maskin, baserat på tidigare observationer. Vi testar Tiresias på en datauppsättning på 3,4 miljarder säkerhetshändelser som samlats in från ett kommersiellt intrångsförebyggande system, och visar att vår strategi är effektiv för att förutsäga nästa händelse som kommer att inträffa på en maskin med en precision på upp till 0.93. Vi visar också att modellerna som Tiresias lärt sig är någorlunda stabila över tiden, och ger en mekanism som kan identifiera plötsliga nedgångar i precision och utlösa en omskolning av systemet. Slutligen visar vi att det långsiktiga minne som är typiskt för RNN är avgörande för att utföra händelseförutsägelser, vilket gör att enklare metoder inte klarar uppgiften. Referensformat för ACM:
Nyligen, Shen et al. REF visade att återkommande neurala nätverk (RNN) kan utnyttjas för att förutsäga de specifika steg (dvs. sårbarhet som kan utnyttjas) som skulle vidtas av en motståndare vid utförandet av en attack.
Tiresias: Predicting Security Events Through Deep Learning
{'venue': 'ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}