D-Score：一种基于专家的物联网相关网络攻击可检测性评估方法
密码学与安全
2023-03-03 v1
摘要
物联网设备已知易受各种网络攻击，例如数据窃取以及作为 DDoS 攻击一部分而实施泛洪攻击。在使用网络流量分析检测此类攻击时，已有研究表明，若涉及不同的物联网模型，某些攻击场景的检测难易程度并非总是相同。也就是说，针对某些物联网模型时，给定攻击可被相当准确地检测，而针对其他模型时，同一攻击可能导致过多误报。在本研究中，我们试图解释物联网攻击可检测性的这种差异性，并设计一种风险评估方法，能够解决一个关键问题：基于异常的网络入侵检测系统检测涉及特定物联网模型的给定网络攻击有多容易？在解决该问题的过程中，我们（a）研究了物联网网络流量的可预测性，（b）提出了一种涵盖流量可预测性方面的物联网攻击检测新分类法，（c）提出了一种基于专家的攻击可检测性估计方法，该方法利用此分类法为给定物联网模型与攻击场景的组合推导出一个可检测性分数（称为“D-Score”），以及（d）在将其与数据驱动方法比较的同时对我们的方法进行了实证评估。
引用
@article{arxiv.2303.01041,
title = {D-Score: An Expert-Based Method for Assessing the Detectability of IoT-Related Cyber-Attacks},
author = {Yair Meidan and Daniel Benatar and Ron Bitton and Dan Avraham and Asaf Shabtai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01041},
year = {2023}
}