AutoCRAT：告警树的自动累积重建
密码学与安全
2024-09-18 v1
摘要
当网络遭到攻击时，网络防御者需要精确识别哪些系统（即计算机或设备）被攻陷以及可能造成了何种损害。此过程有时被称为网络分诊，是事件响应程序的重要组成部分。网络分诊极具挑战性，因为网络入侵的影响可能极其深远且后果不可预测。这凸显了自动化此过程的重要性。在本文中，我们提出了 AutoCRAT，一个用于量化网络暴露所构成威胁的广度与严重性，并在事件响应期间优先安排网络分诊活动的系统。具体而言，AutoCRAT 自动重建了我们所谓的告警树，用于追踪源自或指向网络上特定计算机的网络安全事件。我们使用真实世界数据集验证了 AutoCRAT 的有效性。实验结果表明，我们的原型系统能够高效重建告警树，并能促进事件响应与威胁情报分析中的数据可视化。
引用
@article{arxiv.2409.10828,
title = {AutoCRAT: Automatic Cumulative Reconstruction of Alert Trees},
author = {Eric Ficke and Raymond M. Bateman and Shouhuai Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10828},
year = {2024}
}