时变网络下针对高级持续性威胁的最优修复策略
计算机科学与博弈论
2023-09-04 v1
摘要
高级持续性威胁（APT）是一种隐蔽、复杂且长期的网络攻击，已造成严重的财务损失与关键基础设施破坏。现有工作主要关注稳定网络拓扑下的 APT 防御，而时变动态网络（如车载网络）下的问题仍未被探索，这促使了我们的工作。此外，防御资源的时空动态性、攻击者复杂的横向移动行为以及缺乏及时防御，使得时变网络下的 APT 防御成为一项挑战。在本文中，我们提出一种新颖的博弈论 APT 防御方法，以在周期时变与一般时变环境下促进实时且最优的防御策略制定。具体而言，我们首先将 APT 过程中攻击者与防御者之间的交互建模为动态 APT 修复博弈，并将 APT 损害最小化问题表述为精确预防与控制（PPAC）问题。为在延迟与防御资源约束下推导最优防御策略，我们进一步设计了一种基于在线最优控制的机制，并结合两种回溯-前向算法，以实时快速推导 PPAC 问题的近最优解。我们进行了大量实验，结果表明，在模拟的周期时变与一般时变网络中，我们所提方案可在 54481 ms 内、在 7 次攻防交互下以 9.64 的资源占用率高效获得最优防御策略。此外，即使在静态网络下，我们所提方案在服务稳定性与防御资源利用率方面仍优于现有的代表性 APT 防御方法。
引用
@article{arxiv.2309.00251,
title = {Optimal Repair Strategy Against Advanced Persistent Threats Under Time-Varying Networks},
author = {Zixuan Wang and Jiliang Li and Yuntao Wang and Zhou Su and Shui Yu and Weizhi Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.00251},
year = {2023}
}