AMOE：用于持续云审计中自动提取与评估组织证据的工具
密码学与安全
2023-08-01 v1
摘要
近来云服务的普及使许多公司得以利用它们。然而，采用云服务的主要担忧仍是客户对安全和隐私缺乏透明度的感知。为克服此问题，云服务认证（CSC）已成为提升云服务信任水平的有效方案，其可能基于持续审计来持续监控和评估云服务的安全性。持续审计易于针对技术方面实施，而组织方面因其通用性质及服务提供商间策略各异可能具有挑战性。在本文中，我们提出一种方法以促进组织证据（例如从安全策略文档中提取的证据）的自动评估。证据提取过程基于自然语言处理（NLP）技术，特别是问答（QA）技术。所实现的原型在标注数据集上给出了有前景的结果，因其能为超过一半的测试指标检索到正确答案。该原型可帮助云服务提供商（CSP）自动化文本策略文档的审计，并有助于减少审计员检查策略文档所需的时间。
引用
@article{arxiv.2307.16541,
title = {AMOE: a Tool to Automatically Extract and Assess Organizational Evidence for Continuous Cloud Audit},
author = {Franz Deimling and Michela Fazzolari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16541},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 2 figures, 37th Annual IFIP WG 11.3 Conference on Data and Applications Security and Privacy (DBSec'23)