A Revised Attack Taxonomy for a New Generation of Smart Attacks
Notice bibliographique
Résumé
The last years have seen an unprecedented amount of attacks. Intrusions on IT-Systems are rising constantly - both from a quantitative as well as a qualitative point of view. Well-known examples like the hack of the Sony Playstation Network or the compromise of RSA are just some samples of high-quality attack vectors. Since these Smart Attacks are specifically designed to permeate state of the art technologies, current systems like Intrusion Detection Systems (IDSs) are failing to guarantee an adequate protection. In order to improve the protection, a comprehensive analysis of Smart Attacks needs to be performed to provide a basis against emerging threats.Following these ideas and inspired by the original definition of the term Advanced Persistent Threat (APT) given by U.S. Department of Defense, this publication starts with defining the terms, primarily the group of Smart Attacks. Thereafter, individual facets of Smart Attacks are presented in more detail, before recent examples are illustrated and classified using these dimensions. Next to this, current taxonomies are presented including their individual shortcomings. Our revised taxonomy is introduced, specifically addressing the latest generation of Smart Attacks. The different classes of our taxonomy are discussed, showing how to address the specifics of sophisticated, modern attacks. Finally, some ideas of addressing Smart Attacks are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».