[论文解读] Predicting Network Attacks Using Ontology-Driven Inference

Ahmad Salahi, Morteza Ansarinia|Open Repository and Bibliography (University of Luxembourg)|Apr 3, 2013

Network Security and Intrusion Detection参考文献 27被引用 8

一句话总结

本文提出了一种基于本体的推理系统，利用描述逻辑对网络攻击、其前提条件及后果进行建模，以实现主动的攻击预测。通过利用 CAPEC、CWE 和 CVE 数据集，该方法提高了入侵检测的准确性，减少了误报，并通过在结构化的攻击知识图谱上进行语义推理，优于传统的分层和关系模型。

ABSTRACT

Graph knowledge models and ontologies are very powerful modeling and re asoning tools. We propose an effective approach to model network attacks and attack prediction which plays important roles in security management. The goals of this study are: First we model network attacks, their prerequisites and consequences using knowledge representation methods in order to provide description logic reasoning and inference over attack domain concepts. And secondly, we propose an ontology-based system which predicts potential attacks using inference and observing information which provided by sensory inputs. We generate our ontology and evaluate corresponding methods using CAPEC, CWE, and CVE hierarchical datasets. Results from experiments show significant capability improvements comparing to traditional hierarchical and relational models. Proposed method also reduces false alarms and improves intrusion detection effectiveness.

研究动机与目标

• 使用知识表示和描述逻辑对网络攻击、其前提条件及后果进行建模，以实现形式化推理。
• 开发一种基于本体的系统，能够通过从传感器输入进行推理来预测潜在攻击。
• 在攻击预测准确率和误报减少方面，优于传统的分层和关系模型。
• 使用标准化安全分类体系（CAPEC、CWE 和 CVE）对方法进行评估。
• 通过在攻击知识图谱上进行语义推理，展示在入侵检测方面增强的有效性。

提出的方法

• 作者使用描述逻辑构建领域本体，以表示来自 CAPEC、CWE 和 CVE 数据集的攻击模式、前提条件和后果。
• 将来自网络监控系统的传感器输入数据映射到本体中，以触发推理过程。
• 使用描述逻辑推理引擎执行语义推理，以检测潜在的攻击路径并预测未来的利用行为。
• 通过分析本体中攻击原子操作与漏洞之间的关系，评估攻击的可预测性。
• 使用真实世界的攻击分类体系对本体进行验证和优化，以确保其覆盖范围和表达能力。
• 将多源安全数据（例如，漏洞信息源、入侵警报）整合到统一的语义模型中，以支持推理。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过形式化知识表示有效建模网络攻击及其依赖关系？
• RQ2 与传统模型相比，基于本体的推理在多大程度上能够提升对潜在网络攻击的预测能力？
• RQ3 语义推理是否能通过更优的上下文理解减少入侵检测系统中的误报？
• RQ4 将 CAPEC、CWE 和 CVE 数据集整合到统一本体中，如何提升攻击预测的准确性？
• RQ5 该基于本体的系统在检测零日或高级持续性威胁方面，性能提升如何？

主要发现

• 与传统的分层和关系模型相比，基于本体的系统在攻击预测方面表现出显著的能力提升。
• 由于基于语义关系的更精确上下文推理，误报率明显降低。
• 该系统通过支持潜在攻击链的主动识别，提升了入侵检测的有效性。
• 将 CAPEC、CWE 和 CVE 数据集整合到单一本体中，实现了全面且一致的攻击建模。
• 在本体上进行描述逻辑推理，实现了对日志中未明确记录的攻击路径的自动检测。
• 该方法在建模复杂攻击依赖关系和传播场景方面，表现出强大的可扩展性和表达能力。