Neue Alarm-Datenbank verbessert die Erkennung von Mehrschrittangriffen

In der Welt der Cybersicherheit werden Angriffe auf Systeme und Netzwerke immer komplexer und ausgeklügelter. Um sich gegen diese Bedrohungen zu schützen, verlassen sich Organisationen auf Intrusion Detection Systems (IDS), die ihre Netzwerke auf Anzeichen von schädlichen Aktivitäten überwachen. Allerdings produzieren diese Systeme oft eine Menge von Alarmen, von denen viele Fehlalarme sind. Das sorgt für viel Arbeit für die Sicherheits-Teams, die unzählige Alarme durchforsten müssen, um die echten Bedrohungen zu finden.

Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher einen neuen Alarm-Datensatz erstellt, der darauf abzielt, die Analyse von mehrstufigen Angriffen zu verbessern. Mehrstufige Angriffe sind solche, die durch mehrere Phasen gehen, von denen jede möglicherweise erkennbare Spuren im System hinterlässt. Durch das Sammeln und Analysieren relevanter Alarme aus verschiedenen IDS zielt dieser neue Datensatz darauf ab, Einblicke zu geben, wie sich diese Angriffe entfalten und wie man sie effektiver erkennen kann.

#Das Problem mit bestehenden Alarmen

Aktuelle IDS erzeugen oft eine hohe Anzahl von Alarmen, aber ein erheblicher Teil davon stellt sich als Fehlalarme heraus – Alarme, die ein Problem anzeigen, das nicht wirklich existiert. Schätzungen zufolge können manchmal bis zu 99 % der Alarme Fehlalarme sein. Das führt zu Ermüdung bei den Sicherheitsanalysten, die jeden Alarm einzeln bewerten müssen. Die schiere Anzahl der Alarme kann auch bedeuten, dass echte Bedrohungen übersehen werden.

Ausserdem bieten Alarme möglicherweise nicht genug Kontext, damit die Sicherheitsteams verstehen, was passiert. Alarme können aus verschiedenen Quellen stammen und sind möglicherweise nicht mit demselben zugrunde liegenden Problem verbunden. Das macht es schwierig, das echte Bild davon, wie ein Angriff aussieht, zusammenzusetzen.

Um dem entgegenzuwirken, gibt es einen Bedarf an besseren Datensätzen, die den Forschern helfen können, Methoden zur Filterung und Korrelation von Alarmen aus verschiedenen Quellen zu erkunden. Leider sind viele bestehende Datensätze entweder zu alt, zu eng gefasst oder nicht geeignet, um mehrstufige Angriffsmuster zu studieren.

#Erstellung eines neuen Alarm-Datensatzes

Um diese Lücke zu füllen, wurde ein neuer Alarm-Datensatz entwickelt und steht Forschern zur Verfügung. Dieser Datensatz enthält Alarme von drei verschiedenen IDS-Systemen, die acht simulierte mehrstufige Angriffe sowie normales Nutzerverhalten überwacht haben. Das Ziel ist es, den Forschern zu ermöglichen, besser zu verstehen, wie mehrstufige Angriffe funktionieren und wie man sie effektiver identifizieren kann.

Dieser neue Datensatz kombiniert Alarme aus verschiedenen Datenquellen und ermöglicht eine reichhaltigere Analyse. Die Alarme beinhalten Details aus unterschiedlichen Systemtypen, was es den Forschern ermöglicht, zu sehen, wie Angriffe in verschiedenen Umgebungen auftreten können.

#Verständnis mehrstufiger Angriffe

Mehrstufige Angriffe folgen einem bestimmten Muster, das als "Cyber Kill Chain" bekannt ist. Dieses Muster besteht aus aufeinanderfolgenden Schritten, die Angreifer unternehmen, um ihre Ziele zu erreichen, wobei die späteren Phasen oft ernsthaftere Risiken darstellen. Sicherheitsanalysten nutzen IDS, um diese Muster in den frühen Phasen zu erkennen, um weiteren Schaden zu verhindern.

Intrusion Detection Systems beinhalten zwei Haupttypen: signaturbasierte und anomaliebasierte Systeme. Signaturbasierte Systeme suchen nach bekannten Mustern schädlichen Verhaltens, während anomaliebasierte Systeme sich darauf konzentrieren, ungewöhnliche Abweichungen vom normalen Verhalten zu identifizieren.

Die Herausforderung besteht darin, dass Angriffe, während sie voranschreiten, möglicherweise mehrere Alarme über verschiedene Systeme hinweg erzeugen. Die Analyse dieser Alarme isoliert ist oft unzureichend, da der tatsächliche Angriff mehrere Maschinen umfassen oder komplexe Interaktionen beinhaltet, die schwerer zu erfassen sind.

#Vorteile des neuen Datensatzes

Der neue Alarm-Datensatz ist mit mehreren Vorteilen konzipiert:

1. Öffentlich verfügbar: Forscher können leicht auf diesen Datensatz zugreifen, was es ihnen ermöglicht, Experimente zu reproduzieren und Ergebnisse zu validieren.

2. Mehrere Quellen: Der Datensatz sammelt Alarme aus verschiedenen IDS-Systemen, die unterschiedliche Quellen überwachen und bietet so einen umfassenderen Blick darauf, wie Angriffe ablaufen.

3. Reicher Kontext: Durch die Einbeziehung von Alarmen aus sowohl Angriffsphasen als auch normalem Verhalten ermöglicht der Datensatz den Forschern, die Wirksamkeit von Erkennungsmethoden in realen Szenarien zu bewerten.

4. Hohe Anzahl von Alarmen: Mit über 2,6 Millionen verfügbaren Alarmen, einschliesslich vieler Fehlalarme, bietet der Datensatz zahlreiche Möglichkeiten, verschiedene Methoden zur Filterung und Priorisierung von Alarmen zu testen.

5. Vielfältige Szenarien: Der Datensatz enthält Alarme aus acht verschiedenen simulierten Umgebungen, die jeweils Variationen in der Ausführung von Angriffen zeigen und so eine robustere Analyse und Vergleich ermöglichen.

#Analyse des Datensatzes

Forscher können den neuen Datensatz nutzen, um verschiedene Aspekte der Analyse mehrstufiger Angriffe zu untersuchen. Eine Möglichkeit, die Daten zu analysieren, besteht in Techniken zur Alarmfilterung und -priorisierung, die helfen können, die Anzahl der Alarme, die Sicherheits-Teams überprüfen müssen, zu reduzieren.

Durch das Studium der Alarme im Datensatz können Forscher herausfinden, welche Detektoren während einer Angriffsphase relevantere und genauere Alarme erzeugen. Das kann helfen, die Gesamtleistung der IDS-Systeme zu verbessern, indem sie sich auf die Alarme konzentrieren, die wirklich wichtig sind.

Ein weiterer wichtiger Analysebereich beinhaltet die Erstellung von Meta-Alarmen. Meta-Alarmen sind zusammengefasste Darstellungen mehrerer verwandter Alarme, die den Sicherheitsteams helfen, breitere Angriffsmuster zu verstehen, ohne sich in den Details einzelner Alarme zu verlieren.

#Methoden zur Verbesserung der Alarmanalyse

Forscher haben verschiedene Methoden vorgeschlagen, um Alarme aus dem neuen Datensatz zu analysieren, von denen zwei besonders auffällig sind.

#Alarmaggregation

Die erste Methode ist die Alarmaggregation, bei der verwandte Alarme zusammengefasst werden. Das Ziel ist es, wiederkehrende Muster in den Alarmen zu identifizieren, die die verschiedenen Phasen eines mehrstufigen Angriffs widerspiegeln. Durch die Erstellung von Meta-Alarmen aus diesen Gruppen können Sicherheitsteams ein klareres Bild davon bekommen, was während eines Angriffs passiert.

Dieser Prozess umfasst oft die Messung der Ähnlichkeit von Alarmen basierend auf verschiedenen Attributen und das Zusammenfügen von Gruppen ähnlicher Alarme. Die resultierenden Meta-Alarmen helfen, das Durcheinander roher Alarme zu reduzieren und die wesentlichen Aktionen hervorzuheben, die während eines Angriffs stattfinden.

#Angriffsgraf-Mining

Die zweite Methode ist als Angriffsgraf-Mining bekannt. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Abfolge von Aktionen, die während eines mehrstufigen Angriffs unternommen werden, visuell darzustellen. Durch den Aufbau eines Grafen, der die Phasen eines Angriffs verbindet, können Forscher besser verstehen, wie Angreifer durch Systeme navigieren und welche Schritte sie unternehmen, um ihre Ziele zu erreichen.

Diese visuelle Darstellung ist wertvoll, um gängige Angriffsmuster zu veranschaulichen und kann Analysten helfen, die Ziele der Angreifer schnell anhand ihres Verhaltens zu identifizieren.

#Zukünftige Forschungschancen

Die Verfügbarkeit dieses neuen Alarm-Datensatzes eröffnet zahlreiche Forschungsmöglichkeiten. Zum Beispiel können Forscher erkunden, wie sich Techniken zur Alarmpriorisierung in realen Szenarien verbessern lassen, in denen die tatsächlichen Bezeichnungen möglicherweise nicht verfügbar sind.

Zusätzlich gibt es Potenzial, bestehende Methoden zur Alarmaggregation und zum Angriffsgraf-Mining zu kombinieren, um umfassendere Ansätze zu entwickeln. Durch die Nutzung der Stärken beider Techniken könnte es möglich sein, detailliertere Einblicke darin zu gewinnen, wie Angriffe ablaufen.

Es gibt auch Raum, zu erkunden, wie mehrere Angreifer gleichzeitig in sich überschneidenden Angriffsphasen agieren können, was die Analyse komplizierter machen würde. Das könnte zu herausfordernden Datensätzen führen, die fortschrittliche Methoden zur effektiven Erkennung mehrstufiger Angriffe erfordern.

#Fazit

Der neue Alarm-Datensatz stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Cybersicherheitsforschung dar. Indem er eine Ressource bereitstellt, die das Studium mehrstufiger Angriffe mit einer Fülle von Alarmen und detailliertem Kontext ermöglicht, hat er das Potenzial, den Weg für verbesserte Erkennungsmethoden zu ebnen.

Die Erkenntnisse, die aus diesem Datensatz gewonnen werden, können zu besserem Entscheidungsfindung durch Sicherheitsteams führen und letztlich die gesamte Sicherheitslage von Organisationen verbessern. Während sich Cyber-Bedrohungen weiterentwickeln, wird der Zugang zu robusten Datensätzen und innovativen Analysetechniken entscheidend sein, um den Angreifern einen Schritt voraus zu sein.