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insight - Computer Security and Privacy - # Insider Threat Detection

TabSec:一種用於偵測新型內部威脅的協作框架


Core Concepts
本文提出了一種名為 TabITD 的新型威脅偵測框架,該框架整合了入侵偵測系統 (IDS) 和用戶與實體行為分析 (UEBA) 技術,以構建一個協作偵測系統,彌補現有系統在偵測新型內部威脅方面的不足,特別是針對從外部威脅演變而來的偽裝攻擊。
Abstract

文獻綜述

  • 內部威脅的種類:惡意和無意。
  • 傳統偵測方法:數據日誌記錄和行為分析,例如隱馬爾可夫模型、單分類 SVM 和聚類技術。
  • 深度學習在內部威脅偵測中的應用:RNN、CNN 和圖神經網絡。
  • 現有模型的局限性:主要偵測基於行為特徵的無意和惡意攻擊,無法分析外部攻擊者如何透過 U2R 或 R2L 攻擊獲得系統合法訪問權限。

TabITD 框架

  • 整合 IDS 和 UEBA 技術,用於偵測從 U2L 和 R2L 演變而來的偽裝攻擊。
  • 利用 TabNet 分類器進行威脅偵測,其稀疏注意力特徵選擇機制可以選擇最相關的特徵。
  • 有效識別複雜的多階段攻擊,特別是那些涉及從外部威脅到內部威脅的進程(例如 U2R 和 R2L 攻擊)。

實驗結果分析

  • 在 NSL-UEBA 和 KDD-UEBA 數據集上,將 TabITD 與 CatBoost、XGBoost 和 LGBM 進行比較。
  • 結果顯示,TabITD 在各種威脅類別中均表現出穩健的性能,尤其是在涉及稀有類別的情況下。
  • 與其他方法相比,TabITD 在類別偵測方面表現出更優越的平衡性和一致性,在「惡意」、「R2L」和「U2R」類別中均取得了值得稱讚的精確率、召回率和 F1 分數。

穩定性分析

  • 在 NSL-UEBA 和 KDD-UEBA 數據集上測試了 TabITD 的誤報率、準確率、偵測率和漏報率。
  • 實驗結果表明,TabITD 在威脅偵測方面表現出很強的穩定性。
  • 這種穩定性主要歸功於重採樣技術的使用,該技術增加了稀有類別樣本的表示,從而確保訓練數據中更平衡的分佈。

結論與未來方向

  • 提出了一種基於協作偵測的內部威脅偵測方案 TabITD,旨在解決傳統內部威脅偵測技術的缺陷。
  • 性能測試結果表明,TabITD 可以識別各種惡意活動。
  • 未來研究方向包括改進超參數調整,並在真實世界的無線測試平台場景中測試該方法。
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Stats
在 NSL-UEBA 數據集上,TabITD 的平均準確率為 96.71%。 在 KDD-UEBA 數據集上,TabITD 的平均準確率為 97.25%。
Quotes
「隨著攻擊方法的多樣化,外部威脅和內部威脅之間的界限變得模糊。」 「傳統威脅偵測技術難以有效地從稀有類別數據中學習,導致對這些罕見但後果嚴重的攻擊的預測準確率顯著降低。」 「TabNet 的卓越注意力轉換器可以生成特徵選擇掩碼,以便在每個決策步驟中選擇最相關的特徵,從而增強偵測穩定性。」

Deeper Inquiries

除了技術手段,還可以採取哪些措施來有效預防和應對內部威脅?

除了 TabITD 等技術手段,還可以採取以下措施來有效預防和應對內部威脅: 1. 加強人員安全管理: 嚴格的招聘審查: 對求職者進行背景調查,核實身份信息和工作經歷,降低招募到有潛在風險人員的可能性。 安全意識培訓: 定期對員工進行安全意識培訓,提高員工對內部威脅的認識,增強安全防範意識和責任感。 心理健康關注: 關注員工的心理健康狀況,及時發現並幫助解決員工可能面臨的壓力、焦慮等問題,降低其採取極端行為的風險。 2. 完善內部制度建設: 最小權限原則: 根據員工的工作職責,授予其完成工作所需的最小權限,限制其訪問敏感信息的權限。 數據安全策略: 制定嚴格的數據安全策略,明確數據的訪問、使用、存儲和傳輸等方面的規範,防止數據泄露。 安全審計制度: 建立完善的安全審計制度,定期對系統和數據訪問情況進行審計,及時發現異常行為。 3. 建立積極的企業文化: 溝通與信任: 建立良好的溝通機制,鼓勵員工積極反饋問題,營造互相信任的企業文化。 獎懲分明: 對遵守安全規定的員工給予獎勵,對違反安全規定的員工進行嚴肅處理,形成良好的安全氛圍。 4. 技術與管理相結合: 安全策略的落地: 將安全策略與技術手段相結合,例如利用數據防泄漏 (DLP) 技術防止敏感數據外泄。 持續監控與分析: 持續監控員工行為和系統日誌,利用安全信息和事件管理 (SIEM) 等技術進行分析,及時發現異常行為。 總之,預防和應對內部威脅需要綜合運用技術、管理和文化等多種手段,建立起多層次的防禦體系。

如果攻擊者利用 TabITD 模型中的漏洞,是否有可能繞過偵測?

是的,攻擊者有可能利用 TabITD 模型中的漏洞繞過偵測。任何機器學習模型都可能存在漏洞,攻擊者可以利用這些漏洞發起對抗性攻擊,例如: 數據投毒: 攻擊者可以通過篡改訓練數據,例如插入惡意樣本或修改正常樣本的標籤,來影響模型的訓練過程,使其在面對特定攻擊時失效。 對抗樣本攻擊: 攻擊者可以通過對輸入數據進行微小的擾動,生成對抗樣本,這些樣本在人眼看來與正常樣本幾乎沒有區別,但卻可以欺騙模型,使其做出錯誤的判斷。 針對這些攻擊手段,可以採取以下防禦措施: 數據清洗和驗證: 對訓練數據進行嚴格的清洗和驗證,去除異常樣本和噪聲數據,提高數據質量。 對抗訓練: 在模型訓練過程中加入對抗樣本,提高模型對對抗性攻擊的魯棒性。 模型更新: 定期更新模型,修復已知的漏洞,並根據最新的攻擊手段調整模型參數。 需要注意的是,安全防禦是一個持續对抗的过程,需要不断地更新和完善防御策略,才能有效地应对不断变化的攻击手段。

在人工智能和機器學習快速發展的背景下,內部威脅偵測技術的未來發展趨勢是什麼?

在人工智能和機器學習快速發展的背景下,內部威脅偵測技術的未來發展趨勢主要體現在以下幾個方面: 更智能化的行為分析: 未來內部威脅偵測系統將更加依賴人工智能和機器學習技術,通過分析員工的行為數據,建立更精確的用戶行為模型,並能更準確地識別異常行為。例如,利用深度學習技術分析員工的郵件、聊天記錄、文件訪問等數據,識別潛在的數據泄露風險。 多源數據融合分析: 未來內部威脅偵測系統將整合來自不同數據源的信息,例如員工的網絡訪問記錄、設備使用記錄、物理位置信息等,構建更全面的用戶画像,提高威脅識別的準確性。 自動化威脅響應: 未來內部威脅偵測系統將不僅僅是識別威脅,還將具備一定的自動化威脅響應能力。例如,當系統檢測到高風險的異常行為時,可以自動採取措施,例如限制用戶訪問權限、隔離受感染設備等,以降低損失。 隱私保護與合規性: 隨著數據隱私保護法規的完善,未來內部威脅偵測技術需要在保護員工隱私的前提下進行。例如,采用聯邦學習等技術,在不收集原始數據的情況下進行模型訓練,以保護員工的數據安全。 總之,未來內部威脅偵測技術將更加智能化、自動化和精準化,同時也將更加注重隱私保護和合規性。
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