[논문 리뷰] Characterizing the Power of Moving Target Defense via Cyber Epidemic Dynamics

Yujuan Han, Wenlian Lu외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 27.

Complex Network Analysis Techniques참고 문헌 47인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 사이버 전염병 역학 프레임워크를 제안하여 이동 대상 방어(MTD)의 능력을 체계적이고 정량적으로 특성화한다. MTD를 네트워크 내의 동적 매개변수 및 구조적 변화로 모델링함으로써, 비안정 상태에 머무를 수 있는 최대 시간과 최소 배치 비용이라는 두 가지 상호보완적 측도를 도입하여, 분석적 알고리즘을 통한 최적의 MTD 전략 합성 가능하게 한다.

ABSTRACT

Moving Target Defense (MTD) can enhance the resilience of cyber systems against attacks. Although there have been many MTD techniques, there is no systematic understanding and {\em quantitative} characterization of the power of MTD. In this paper, we propose to use a cyber epidemic dynamics approach to characterize the power of MTD. We define and investigate two complementary measures that are applicable when the defender aims to deploy MTD to achieve a certain security goal. One measure emphasizes the maximum portion of time during which the system can afford to stay in an undesired configuration (or posture), without considering the cost of deploying MTD. The other measure emphasizes the minimum cost of deploying MTD, while accommodating that the system has to stay in an undesired configuration (or posture) for a given portion of time. Our analytic studies lead to algorithms for optimally deploying MTD.

연구 동기 및 목표

• 사이버 방어에서 이동 대상 방어(MTD)의 능력에 대한 체계적이고 정량적인 특성화 부족 문제를 해결하기 위해.
• 시뮬레이션 또는 局부 분석을 초월한 전역적이고 분석적 프레임워크를 개발하여 MTD의 효과성을 평가하기 위해.
• 비용 고려 없이도 비안정 상태에 머무를 수 있는 최대 시간과 주어진 비안정 상태 허용 시간에 대해 필요한 최소 비용이라는 두 가지 상호보완적 보안 측도를 정의하기 위해.
• 사이버 전염병 역학에 기반한 분석 모델을 활용하여 최적의 MTD 배치 전략을 유도하기 위해.
• MTD를 네트워크 시스템 내의 동적 방어 메커니즘으로 모델링하여 과학 기반 보안 메트릭의 기초를 마련하기 위해.

제안 방법

• 컴ponent를 노드로, 공격 경로를 엣지로 표현하는 그래프 이론적 추상화를 사용하여 사이버 시스템을 모델링한다.
• 기존의 사이버 전염병 역학 모델 [50]을 변형하여 MTD를 주도적인 방어 수단으로 통합함으로써, 시스템 매개변수와 공격-방어 구조를 동적으로 변화시킨다.
• 시간에 따라 변화하는 구성 전환을 도입하여, 시스템이 다양한 구성(예: IP/포트 랜덤화)을 순환함으로써 공격자의 진전을 방해한다.
• 각 구성에서 머무르는 시간 간격을 매개변수 $ a $에 기반한 지수 함수로 설정하며, 이는 각 구성에서 소요되는 시간 비율의 역수로부터 유도된다.
• 비용 최소화 또는 비안정 상태 내성 시간 최대화를 목적으로 최적의 구성 순서와 체류 시간을 계산하기 위해 최적화 기법을 적용한다.
• 배치 오버헤드를 모델링하기 위해 비용 함수 $ g(\bullet) $ 를 사용하며, 비용 효율성과 보안 기준을 고려해 구성 선택 알고리즘을 설계한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시뮬레이션 또는 히우리스틱 평가를 초월하여 MTD의 능력을 체계적이고 정량적으로 특성화할 수 있는가?
• RQ2 최적의 MTD 배치 조건에서, 지속적인 공격이 발생하지 않도록 비안정 상태에 머무를 수 있는 최대 시간 비율은 얼마인가?
• RQ3 주어진 비안정 상태 허용 시간을 감안할 때, MTD를 배치하기 위해 필요한 최소 비용은 얼마인가?
• RQ4 시스템 매개변수와 공격-방어 구조의 동적 변화가 전염 임계값과 장기적 시스템 보안에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 사이버 전염병 역학의 분석 모델을 사용하여 최적의 MTD 전략을 알고리즘적으로 합성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 프레임워크는 비안정 상태에 머무를 수 있는 최대 시간과 주어진 비안정 상태 허용 시간에 대한 최소 배치 비용이라는 두 가지 상호보완적 측도를 통해 MTD의 능력을 특성화할 수 있다.
• 비용이 없는 경우, 비안정 상태에 머무르는 시간 비율의 역수를 사용하여 최적 전략이 도출되며, 체류 시간은 $ T_1 = \text{exp}(a / \tilde{\rho}_1^*) $ 로 설정된다. 여기서 $ \tilde{\rho}_1^* $ 는 비안정 상태에서 머무르는 최적의 시간 비율이다.
• 비용을 고려할 경우, 비용 함수 $ g(\bullet) $ 를 사용하여 비안정 상태 허용 시간 제약 조건을 만족하면서도 비용을 최소화하는 구성의 부분집합 $ \tilde{\rho}_{k_1^*}, \tilde{\rho}_{k_2^*}, \text{etc.} $ 가 선택된다.
• 알고리즘 기반의 배치 전략은 구축 가능하며 계산적으로 실현 가능하며, 비용 인식 사례에서는 복잡도가 $ O(2^{N'}) $ 이다. 이는 MTD에 의해 유도된 구성 수 $ N' $ 이 작을 경우 여전히 처리 가능하다.
• 여러 개의 위반 구성으로의 확장이 가능하며, 각 구성에 할당된 시간은 고정되어 있고 비용 함수에 영향을 주지 않아 스케일러블한 배치 계획 수립이 가능하다.
• 사이버 전염병 역학의 전염 임계값 분석을 통해 MTD 배치와 측정 가능한 시스템 복원력 결과를 연결함으로써, 과학 기반 보안 메트릭의 기초를 제공한다.