THREATIFY: APT Threat Variant Generation Using Graph-Based Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring cybersecurity in an ever-evolving threat landscape requires proactive identification and understanding of potential threats. Conventional detection and prediction solutions often fall short as they predominantly focus on known attack vectors. Advanced Persistent Threats (APTs) are becoming increasingly sophisticated and stealthy, resulting in new threat variants that are undetectable by these detection solutions. This paper introduces THREATIFY, a novel approach to predicting the most probable threat variants from existing APTs and previously seen attack campaigns. Our approach automates the generation of threat variants using graph-based machine learning based on the attack definition, past attack campaigns, and the security context between different techniques. THREATIFY leverages a security knowledge base of realistic attack scenarios and cybersecurity expertise to model, generate, and predict new forms of potential future threats by combining inter-(i.e. within the same APT attack) and intra-(i.e. between different APTs) techniques used by threat actors. It is crucial to emphasize that THREATIFY does not merely mix techniques from different APTs; rather, it constructs a logical and pragmatic kill chain based on their security context. THREATIFY is able to predict new attack steps, find relevant techniques to be substituted by, and merge APTs techniques in the current security context, and thus create previously unexplored threat variants. Our extensive experimental results demonstrate the efficacy of our approach in generating relevant and novel threat variants with a similarity score of 92%, uniqueness of 82%, validity of 95%, and reduction rate of 96%, including those that have never occurred before.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».