[论文解读] Attack-Defense Quantification Based On Game-Theory

Su Yang, Yuqing Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2019

Information and Cyber Security参考文献 26被引用 4

一句话总结

本文提出了一种攻击-防御随机博弈模型（ADSGM），利用博弈论对网络安全部行为进行定量评估。通过为攻击者与防御者建模不同的防御机制，并计算基于效用的收益，该框架能够准确评估安全态势，案例研究展示了主动防御的有效性及攻击暴露风险。

ABSTRACT

With the developing of the attack and defense technology, the cyber environment has been more and more sophisticated. We failed to give an accurate evaluation of network security situation, as we lack a more accurate quantitative evaluation of attack-defense behaviors. In response to this situation, we proposed an attack-defense stochastic game model (ADSGM), analyzed the different security property of distinct defense mechanism, and put forward a corresponding utility calculation coping with the distinct defense mechanism. Through a case study, we showed the impact of active defense and the risk of attack exposure, demonstrated the effectiveness of our methods on attack-defense behavior quantification. This paper filled with the gap in the quantitative assessment of defensive measures, to make the quantitative evaluation of attack-defense more comprehensive and accurate.

研究动机与目标

• 为解决在复杂、动态演变的攻击环境中缺乏对网络防御机制的定量评估方法的问题。
• 开发一种正式模型，利用博弈论捕捉攻击者与防御者之间的动态互动。
• 在不同攻击策略下量化各种防御机制的效用。
• 实现对攻击-防御行为的全面、准确评估，超越定性指标。
• 通过一个真实世界案例研究，展示模型在主动防御与攻击暴露方面的有效性。

提出的方法

• 构建攻击-防御随机博弈模型（ADSGM），以表示攻击者与防御者之间的战略互动。
• 引入不同的防御机制，并为其分配独特的效用函数以建模其有效性。
• 应用博弈论均衡分析，推导攻击者与防御者的最优策略。
• 通过案例研究仿真，评估主动防御和攻击暴露的影响。
• 基于防御类型、攻击成功概率及系统状态转移，计算效用值。
• 采用概率框架，对攻击与防御结果中的不确定性进行建模。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将攻击-防御互动建模为随机博弈，以实现对安全性的定量评估？
• RQ2 在战略攻击情景下，不同防御机制之间的效用差异是什么？
• RQ3 在动态威胁环境中，主动防御如何影响整体安全态势？
• RQ4 当防御机制部署不足或时机不当，攻击暴露的风险是什么？
• RQ5 基于博弈论的建模能否提高网络安全态势评估的准确性？

主要发现

• 所提出的ADSGM通过建模攻击者与防御者之间的战略互动，实现了对安全结果的精确量化。
• 不同防御机制产生的效用值存在显著差异，证明了其相对有效性。
• 案例研究显示，主动防御可降低攻击成功概率并提升系统韧性。
• 该模型量化了当防御机制不足或部署时机不当导致的攻击暴露风险。
• 基于效用的框架提供了一种全面且可测量的方法，用于评估网络防御策略。
• 案例研究证实了该模型在真实世界安全场景分析中的实际适用性。