[論文レビュー] Computing Optimal Security Strategies for Interdependent Assets

Joshua Letchford, Yevgeniy Vorobeychik|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2012

Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis参考文献 14被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、任意のセキュリティ構成、障害の連鎖的拡大、外部要因による障害を考慮するため、相互依存ネットワークにおける最適なランダム化セキュリティ戦略を計算するための新しい線形計画法フレームワークを導入する。実際のネットワークトポロジーにおいて、防御方針の向上とスケーラビリティの向上を示し、内生的セキュリティ意思決定下でのネットワークレジリエンスに関する理論的洞察を提供する。

ABSTRACT

We introduce a novel framework for computing optimal randomized security policies in networked domains which extends previous approaches in several ways. First, we extend previous linear programming techniques for Stackelberg security games to incorporate benefits and costs of arbitrary security configurations on individual assets. Second, we offer a principled model of failure cascades that allows us to capture both the direct and indirect value of assets, and extend this model to capture uncertainty about the structure of the interdependency network. Third, we extend the linear programming formulation to account for exogenous (random) failures in addition to targeted attacks. The goal of our work is two-fold. First, we aim to develop techniques for computing optimal security strategies in realistic settings involving interdependent security. To this end, we evaluate the value of our technical contributions in comparison with previous approaches, and show that our approach yields much better defense policies and scales to realistic graphs. Second, our computational framework enables us to attain theoretical insights about security on networks. As an example, we study how allowing security to be endogenous impacts the relative resilience of different network topologies.

研究の動機と目的

• 相互依存ネットワークにおける最適セキュリティ戦略計算のための計算的にスケーラブルなフレームワークの開発。
• 従来のスタックルベルクセキュリティゲームモデルを、任意のセキュリティ構成およびその関連コストと利点を含めるように拡張すること。
• 相互依存ネットワーク構造における障害の連鎖的拡大と不確実性をモデル化・扱うこと。
• 標的攻撃に加え、外部的（ランダム）障害をセキュリティ最適化フレームワークに組み込むこと。
• 内生的セキュリティ意思決定が異なるトポロジーにおけるネットワークレジリエンスに与える影響についての理論的洞察を提供すること。

提案手法

• 標準的なスタックルベルクゲームにおける線形計画法の定式化を拡張し、関連コストと利点を持つ個々の資産のセキュリティ構成を含める。
• 相互依存性を通じて直接的および間接的資産価値を捉える、整合的な障害連鎖のモデルを導入する。
• LPフレームワーク内での確率的モデリングを用いて、相互依存ネットワーク構造の不確実性を組み込む。
• 最適化目的関数に障害確率を統合することで、標的攻撃だけでなく外部障害を含むモデルを拡張する。
• 防御者が混合戦略をコミットし、攻撃者が期待損傷を最大化するために合理的に応答するゲーム理論的アプローチを採用する。
• 大規模で現実的なネットワークグラフへのスケーリングを実現するため、分解技術を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 資産が任意のセキュリティ構成を持つ相互依存ネットワークにおいて、最適セキュリティ戦略はどのように計算可能か？
• RQ2 障害の連鎖的拡大が相互依存資産の全体的価値に与える影響は何か？ これはセキュリティ最適化フレームワーク内でどのようにモデル化できるか？
• RQ3 相互依存ネットワーク構造の不確実性が、計算されたセキュリティ方針のロバストネスに与える影響は何か？
• RQ4 外部障害を考慮する場合、標的攻撃のみを想定するモデルと比較して、最適防御戦略はどの程度変化するか？
• RQ5 セキュリティ意思決定を内生的に行うことで、異なるネットワークトポロジーにおけるレジリエンスにどのような影響が生じるか？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、実際のネットワークトポロジーにおいて、従来の手法に比べて防御効果が顕著に優れている。
• モデルは大規模グラフに効率的にスケーリングでき、実世界の相互依存システムへの実用的導入を可能にする。
• 障害連鎖を組み込むことで、資産のより正確な評価が可能となり、より的確なセキュリティ投資が可能になる。
• ネットワーク構造の不確実性を考慮することで、計算されたセキュリティ戦略のロバストネスが向上する。
• 外部障害は最適防御割り当てを顕著に変化させる可能性があり、それらを明示的にモデル化する必要性を強調する。
• 内生的セキュリティ意思決定は、ネットワークトポロジー間で非自明なレジリエンスの差を生じさせ、特にスケールフリーネットワークでは特定の条件下でより高い脆弱性を示す。