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IRSKG:统一的入侵响应系统知识图谱本体,用于网络防御

密码学与安全 2024-11-26 v1 人工智能 机器学习

摘要

网络攻击日益复杂,检测与防御难度加大。应对此,自主智能网络防御代理(AICA)正成为关键解决方案。其中,入侵响应系统(IRS)是重要的 AICA 代理,对于缓解威胁至关重要。IRS 使用多种战术、技术与程序(TTP)来缓解攻击并恢复基础设施正常运作。持续监控企业基础设施是 IRS 采用的重要 TTP。然而,每个系统都满足不同的运营需求。将这些异构来源集成用于持续监控会增加预处理复杂度,限制自动化,最终延长攻击者利用关键时间窗口。我们提出统一的 IRS 知识图谱本体(IRSKG),简化了对企业系统作为 AICA 数据源的接入。我们的本体能够捕获系统监控日志及补充数据,如包含管理员定义的政策以决定 IRS 响应的规则存储库。此外,我们的本体允许 incorporating 动态变化以适应不断演变的网络威胁格局。该设计既健壮又简洁,使机器学习模型能够有效训练并通过可解释性方式自主恢复受破坏系统至所需状态。

关键词

引用

@article{arxiv.2411.15672,
  title  = {IRSKG: Unified Intrusion Response System Knowledge Graph Ontology for Cyber Defense},
  author = {Damodar Panigrahi and Shaswata Mitra and Subash Neupane and Sudip Mittal and Benjamin A. Blakely},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2411.15672},
  year   = {2024}
}

备注

10 pages, 8 figures