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Attack Dynamics: An Automatic Attack Graph Generation Framework Based on System Topology, CAPEC, CWE, and CVE Databases

出版

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申明

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摘要

通过一个基于元数据的内置安全分析特性,本文提供了一个新的框架,该框架从场景输入开始,并生成一个基于通用攻击模式枚举和分类(CAPEC)和通用弱点枚举(CWE)标准的可视化集合。它立即将ATT&CK框架的企业缓解与它发现的安全缺陷联系起来。它还集成了一个第三方优化工具,旨在降低企业的安全成本,它可以实时执行,或者在以后使用首选格式的JSON输出,这取决于执行模式。


所有这些阶段都没有人工干预。自适应元数据具有各种规则,用于捕获不同类型的已知或未来的攻击类型,允许生成攻击图。它可以作为一种快速和实用的假设分析工具,用于检测各种网络配置设置和所分配的访问权限的潜在入侵。作为一种威胁建模器,它同时适合于新手用户和专家用户。由于其简单的输入方案和人类可读的输出,它也可以作为一种教育工具使用。

文章贡献

  1. 提出一种新的发现攻击路径的方法,区别于传统的可达性图生成器,本文方法能够识别攻击类型,并且首次以独一无二的方式使用CAPEC数据库。
  2. 通过使用大量的节点类型和大量的节点属性,使得场景输入信息接近真实世界的拓扑结构
  3. 先进的可视化系统,让人类对拓扑图可读
  4. 为已经识别到的攻击提供了CWE关联,并通过元数据自动分配了缓解措施
  5. 为选择的攻击图优化安全成本

场景

场景表征

  1. 系统的场景是信息的集合,包括所选组织的系统拓扑、系统顶级详细信息、检测到的漏洞、内置保护配置以及已知的供应商产品。
  2. 场景中还包括一组预定义缓解措施的动态成本和有效性值。

场景原则

  1. 第一个原则是根据结构、内容和属性的相似性,消除场景中相似节点的重复
  2. 第二个原则是包包含到主要接入点的可能连接
  3. 第三个原则是只包含重要的或关注的节点

全文偏叙述,很难理解,暂不做整理

原文地址:http://www.cnblogs.com/chaosliang/p/16798026.html

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