[論文レビュー] A dynamic resource allocation decision model for IT security

Lotfi Hajjem, Salah Benabdallah+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2017

Information and Cyber Security参考文献 9被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、動的リソース割り当てモデルを提案し、ハーモニー探索アルゴリズムを用いて、コストと脆弱性低減のバランスを取ったリアルタイムでのセキュリティ技術の最適割り当てを実現する。この手法は、コスト効率を維持しながらシステムの脆弱性を最小化する点で遺伝的アルゴリズムを上回り、進化する脅威に強く適応可能であることが示された。

ABSTRACT

Today, with the continued growth in using information and communication technologies (ICT) for business purposes, business organizations become increasingly dependent on their information systems. Thus, they need to protect them from the different attacks exploiting their vulnerabilities. To do so, the organization has to use security technologies, which may be proactive or reactive ones. Each security technology has a relative cost and addresses specific vulnerabilities. Therefore, the organization has to put in place the appropriate security technologies set that minimizes the information system s vulnerabilities with a minimal cost. This bi objective problem will be considered as a resources allocation problem (RAP) where security technologies represent the resources to be allocated. However, the set of vulnerabilities may change, periodically, with the continual appearance of new ones. Therefore, the security technologies set should be flexible to face these changes, in real time, and the problem becomes a dynamic one. In this paper, we propose a harmony search based algorithm to solve the bi objective dynamic resource allocation decision model. This approach was compared to a genetic algorithm and provided good results.

研究の動機と目的

• 進化するIT脆弱性に応じて、動的にセキュリティリソースを割り当てることの課題に対処すること。
• セキュリティ技術のコストと情報システムの残存脆弱性の両方を最小化すること。
• 新規脆弱性が出現するたびに適応可能な柔軟でリアルタイムの意思決定モデルを開発すること。
• バイオブジェクティブリソース割り当て問題を解くにあたり、ハーモニー探索ベースのアルゴリズムと遺伝的アルゴリズムの性能を比較すること。

提案手法

• ITセキュリティリソース割り当て問題を、コストと脆弱性露出を最小化するバイオブジェクティブ最適化問題として定式化する。
• プロアクティブおよびリアクティブなセキュリティ技術の割り当てを、脆弱性プロファイルに基づいてリソースとしてモデル化する。
• ハーモニー探索アルゴリズム（HSA）を用いて解空間を探索し、セキュリティ技術の近似的最適な構成を見つける。
• 潜在的な解を、セキュリティ技術の組み合わせとその展開レベルを表すハーモニー記憶ベクトルとして符号化する。
• ピッチ調整とハーモニー記憶の考慮ルールを実装し、反復的に解の品質を向上させる。
• 同一条件下で遺伝的アルゴリズムとのベンチマーク比較を通じて、手法の有効性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 新しい脆弱性が継続的に出現する状況において、セキュリティリソースの割り当てをどのように動的に調整できるか。
• RQ2 ITセキュリティリソース割り当てにおいて、コスト効率と脆弱性低減を最もよくバランスさせる最適化アルゴリズムは何か。
• RQ3 この動的バイオブジェクティブ問題を解くにあたり、ハーモニー探索ベースのアプローチは遺伝的アルゴリズムと比べてどのように異なるか。
• RQ4 提案されたモデルは、リアルタイムで展開されたセキュリティ技術のコストを最小限に抑えながら、システムの脆弱性を低く保てるか。
• RQ5 動的セキュリティリソース割り当てにおいて、解の品質と計算効率のトレードオフはどのようなものか。

主な発見

• ハーモニー探索ベースのアルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムに比べ、総コストと残存脆弱性レベルの両方をより効果的に最小化した。
• 提案されたモデルは、脆弱性のセットに生じる動的変化に効果的に適応し、リアルタイムでの応答性を確保した。
• アルゴリズムは収束が早く、解の多様性も優れており、早期収束のリスクを低減した。
• 結果から、メタヒューリスティック最適化をリアルタイムのITセキュリティ意思決定に活用することが実現可能であることが確認された。
• 複数のテストシナリオにわたり、コストとセキュリティ効果のバランスが安定して維持された。
• 遺伝的アルゴリズムとの比較において、ハーモニー探索が動的環境下でより一貫性があり、品質の高い解を提供することが示された。