SAIBERSOC:用于基准测试和评估安全运营中心性能的合成攻击注入
密码学与安全
2020-10-19 v1
摘要
在本文中,我们介绍 SAIBERSOC,一种使安全研究人员和运营人员能够评估已部署并运行的安全运营中心(SOCs)(或任何其他安全监控基础设施)性能的工具与方法论。该方法论依赖 MITRE ATT&CK 框架来定义一种在运行中的 SOC 中生成并自动注入合成攻击以评估任何感兴趣的输出指标(例如检测准确率、调查时间等)的流程。为评估所提方法论的有效性,我们设计了一项有 名学生扮演 SOC 分析师角色的试验。该试验依赖真实的 SOC 基础设施,并将学生分配至 BADSOC 或 GOODSOC 实验条件。我们的结果表明,所提方法论能有效识别由 SOC 配置(极小)变更引起的 SOC 性能差异。我们将 SAIBERSOC 工具实现作为自由开源软件发布。
引用
@article{arxiv.2010.08453,
title = {SAIBERSOC: Synthetic Attack Injection to Benchmark and Evaluate the Performance of Security Operation Centers},
author = {Martin Rosso and Michele Campobasso and Ganduulga Gankhuyag and Luca Allodi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08453},
year = {2020}
}
备注
To be published in Annual Computer Security Applications Conference (ACSAC 2020), December 7-11, 2020, Austin, USA. ACM, New York, NY, USA, 13 pages. https://doi.org/10.1145/3427228.3427233, ISBN: 978-1-4503-8858-0/20/12 Artifact repository: https://gitlab.tue.nl/saibersoc/acsac2020-artifacts