[논문 리뷰] Game-Theoretic Analysis of Cyber Deception: Evidence-Based Strategies and Dynamic Risk Mitigation

Tao Zhang, Linan Huang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 08.

Information and Cyber Security참고 문헌 59인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 공격자와 방어자 간의 전략적 상호작용을 모델링하기 위해 증거 기반 신호 게임을 사용하는 게임이론적 프레임워크를 제안한다. 측면 채널에서 유입되는 확률적 증거를 통합하고 위장 비용을 모델링함으로써, 이는 완전 베이지안 내쉬 균형(PBNE)을 활용하여 이진 및 연속 정보 공간에서 위험을 완화하는 동적이고 증거 인식 전략을 도출한다. 특히 고도의 지속적 위협(APTs)에 대해 유용하다.

ABSTRACT

Deception is a technique to mislead human or computer systems by manipulating beliefs and information. For the applications of cyber deception, non-cooperative games become a natural choice of models to capture the adversarial interactions between the players and quantitatively characterizes the conflicting incentives and strategic responses. In this chapter, we provide an overview of deception games in three different environments and extend the baseline signaling game models to include evidence through side-channel knowledge acquisition to capture the information asymmetry, dynamics, and strategic behaviors of deception. We analyze the deception in binary information space based on a signaling game framework with a detector that gives off probabilistic evidence of the deception when the sender acts deceptively. We then focus on a class of continuous one-dimensional information space and take into account the cost of deception in the signaling game. We finally explore the multi-stage incomplete-information Bayesian game model for defensive deception for advanced persistent threats (APTs). We use the perfect Bayesian Nash equilibrium (PBNE) as the solution concept for the deception games and analyze the strategic equilibrium behaviors for both the deceivers and the deceivees.

연구 동기 및 목표

• 공격자와 방어자 간의 전략적 유인 요소를 고려한 비협력 게임으로서 사이버 위장을 모델링하기.
• 측면 채널에서의 증거를 통합하여 정보 비대칭성과 위장의 동적 행동을 보완하는 신호 게임을 통해 문제를 해결하기.
• 기존의 신호 게임을 연속적인 일차원 공간에서의 위장 비용과 불완전 정보를 포함하도록 확장하기.
• 고도의 지속적 위협(APTs)에 대비한 방어적 위장 전략을 위한 다단계 베이지안 게임 모델 개발하기.
• 증거가 풍부한 위장 상황에서 완전 베이지안 내쉬 균형(PBNE)을 사용하여 균형 행동 특성 분석하기.

제안 방법

• 위장 발생 시 확률적 증거를 제공하는 검출기를 갖춘 신호 게임으로서 위장을 공식화하기.
• 측면 채널을 통한 증거 확보를 도입하여 정보 비대칭성을 모델링하고 실시간으로 신뢰도를 업데이트하기.
• 연속적인 일차원 정보 공간에서 위장 비용을 모델링하여 현실적인 전략적 트레이드오프 반영하기.
• 부분 정보 설정에서의 전략적 행동을 분석하기 위해 완전 베이지안 내쉬 균형(PBNE)을 해법 개념으로 적용하기.
• 동적 신뢰도 업데이트와 시간에 따른 전략적 위장을 포함한 APT를 위한 다단계 베이지안 게임 모델 개발하기.
• 신뢰도 업데이트와 균형 계산을 활용하여 불확실성 하에서 최적의 위장 및 탐지 전략 도출하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 측면 채널에서의 증거는 어떻게 신호 게임에 통합되어 현실적인 위장 역학을 모델링할 수 있는가?
• RQ2 위장 시 비용이 발생하는 연속적인 일차원 정보 공간에서의 균형 전략은 무엇인가?
• RQ3 신뢰도 업데이트와 증거는 동적 위장 게임에서 기만자와 기만을 당하는 자의 전략적 행동에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 부분 정보 하에서 다단계 APT 시나리오에 대한 최적의 방어적 위장 전략은 무엇인가?
• RQ5 증거와 비용 요소의 포함이 위장 게임에서 완전 베이지안 내쉬 균형의 구조와 결과에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 측면 채널에서 유입되는 확률적 증거의 통합은 더 정확한 신뢰도 업데이트를 가능하게 하며 위장 모델링의 현실성 향상에 기여한다.
• 연속적인 정보 공간에서 위장 비용을 고려하면 위험과 보상의 균형을 고려한 더 세련된 균형 전략이 도출된다.
• 완전 베이지안 내쉬 균형(PBNE) 해법 개념은 이진 및 연속 위장 게임 모두에서 동적이고 증거 인식 전략 행동을 성공적으로 포착한다.
• APTs의 경우, 다단계 베이지안 게임 모델은 증거와 신뢰도 역학을 적절히 모델링할 경우 방어적 위장이 공격자의 지연 또는 오도에 크게 기여할 수 있음을 드러낸다.
• 증거 기반 전략은 실시간 정보 기반으로 탐지 및 위장 정책을 조정할 수 있어 더 강력한 위험 완화를 가능하게 한다.
• 이 프레임워크는 전략적 위장이 비용 제약과 관찰 가능한 증거와 일치할 때 더 효과적이며, 전체 시스템의 내구성을 향상시킨다.