セキュアサイバー脅威インテリジェンス共有フレームワーク: SeCTIS

今の時代、組織はテクノロジーに依存していて、それがサイバー攻撃のリスクを高めてるんだ。多くの組織がスマートデバイスを使ってお互いに接続しながら業務を改善しようとしているから、脅威も増えてる。こういう複雑さがあるから、これらの組織はシステムを守るための新しい方法を取り入れる必要がある。注目すべきエリアの一つがサイバー脅威インテリジェンス（CTI）で、これはサイバー脅威についての情報を共有することなんだ。でも、今の情報共有の方法じゃ、敏感なデータを守れないことが多い。それを解決するために、私たちはSeCTISというフレームワークを開発した。これで組織はプライバシーを守りながらCTIを安全に共有できるんだ。

#サイバー脅威インテリジェンスの重要性

サイバー脅威インテリジェンス（CTI）は、組織がサイバー脅威に対抗するのにとっても重要な役割を果たしている。CTIは潜在的な脅威や脆弱性に関する情報を集めたり、分析したり、解釈したりすることを含む。接続されたデバイスが増えることで、組織は大量のCTIデータを収集できる。でも、内部データだけに頼っちゃダメで、外部にある情報、例えばハッカーフォーラムや技術ブログからも利益を得る必要がある。このインテリジェンスを共有することで、組織は潜在的な攻撃に対する防御を強化できるんだ。

#サイバー脅威インテリジェンスの共有における課題

CTIの共有にはメリットがあるけど、いくつかの課題もある：

1. プライバシーの懸念：組織はデータを共有することにためらいがある、アイデンティティが暴露されることで reputational damage が起きることを恐れてるから。

2. 信頼の問題：信頼できるソースがないと、共有された情報の信頼性が疑問視されちゃって、組織間の信頼関係を築くのが難しくなる。

3. 情報の質：不完全だったり偽のデータは、組織の防御を誤らせることがある。

4. リソースの割り当て：多くの組織は、共有された情報が使えるようにし、かつ自動化するためのリソースが足りない。

5. 法的制約：国ごとにデータ保護に関する法律が異なるから、国際的な情報共有が複雑になっちゃう。

こうした障害を踏まえて、私たちのフレームワークSeCTISは、組織間での安全なCTI共有を促進することを目指してるんだ。

#SeCTISの概要

SeCTIS（Secure Cyber Threat Intelligence Sharing）は、前述の問題を解決するために設計されている。いくつかのテクノロジー、例えばスウォームラーニング、ブロックチェーン、ゼロ知識証明を組み合わせて、組織が安全に協力できるようにしてる。

#SeCTISの主な特徴

1. プライバシー保護の共有：SeCTISは、組織がプライベートな情報を損なわずにCTIデータを共有できるようにしてる。

2. 情報の質の評価：フレームワークには、共有されたデータやモデルの質を評価するメカニズムが含まれていて、信頼できる情報だけが使われるようにしてる。

3. 信頼メカニズム：バリデーターノードを使って、SeCTISは共有プロセスに参加する組織の信頼性を評価できる。

4. 分散化：中央集権に頼るんじゃなく、SeCTISは分散アプローチを使って参加者間の管理と信頼を維持してる。

#SeCTISの動作方法

SeCTISは3つの主なステップで運用される：

1. ローカルモデルのトレーニング：参加する各組織は、自分のCTIデータを使ってモデルをトレーニングするけど、そのデータを他の人に見せない。これはスウォームラーニングと呼ばれる分散アプローチで行われる。

2. データの検証：バリデーターノードが参加者の中からランダムに選ばれて、ローカルモデルの質をテストして検証する。これで、質の低いまたは欺瞞的な貢献をフィルタリングできる。

3. グローバルモデルの集約：最も良いローカルモデルを組み合わせてグローバルモデルを作る。それをネットワーク全体で共有し、この集約の結果は透明性のためにブロックチェーンに記録される。

#ブロックチェーンの役割

ブロックチェーンテクノロジーは、SeCTISにとっていくつかの理由で重要なんだ：

• 分散型の記録：モデルの更新や検証に関する情報がブロックチェーンに記録されて、すべての取引が検証可能で変更不可能になる。

• スマートコントラクト：これらは自動で実行される契約で、情報の流れを管理し、すべての参加者がフレームワーク内で設定されたルールを守るようにしてる。

#ゼロ知識証明

SeCTISの重要な特徴の一つがゼロ知識証明（ZKP）の使用。これによって、一方が他方に対して情報の有効性を証明できるけど、追加のデータは明かさない。SeCTISの文脈では、参加者は敏感な詳細を開示せずにバリデーターの信頼性を検証できるんだ。

#攻撃への対処

CTIデータを共有する上での懸念の一つが、データ汚染みたいな攻撃のリスク。悪意のあるアクターがトレーニングデータを腐敗させようとするんだ。SeCTISにはそうしたリスクを軽減する仕組みが整っている。例えば、フレームワーク内の評判システムが、常に質の低いまたは誤解を招く情報を提供する貢献者を検出して排除できる。

#実験結果

SeCTISを評価するための実験では、サイバー攻撃に関連するダークウェブトラフィックのデータセットを使ったんだ。その結果、私たちのフレームワークは、評判スコアに基づいて低品質モデルを除外することで、誤分類率を効果的に減少させることができた。これは、SeCTISが共同学習の全体的なパフォーマンスを改善し、参加組織のセキュリティ体制を強化できることを意味してる。

#結論

SeCTISフレームワークは、サイバー脅威インテリジェンスの安全な共有に対する強力なソリューションを提供している。スウォームラーニング、ブロックチェーン、ゼロ知識証明といった先進的なテクノロジーを統合することで、CTI共有に関連する課題に対処すると同時に、組織間のプライバシーと信頼を強化している。

データの質と参加者の評判に重点を置くことで、組織は敏感な情報を損なうことなく効果的に協力できる。サイバー脅威が進化し続ける中で、SeCTISのようなフレームワークが、組織が一緒にそれに対抗するのを助ける重要な役割を果たすだろう。

#今後の方向性

今後、私たちはSeCTISフレームワークをさらに洗練させる予定だ。特定の組織に対する能力を高めるために、組織特有の脅威インテリジェンスを取り入れることを目指している。これによって、セキュリティチームが彼らのユニークなニーズに合わせた機械学習モデルを交換・開発できるようになる一方で、敏感な情報を共有する際の潜在的なリスクを管理する手助けになるだろう。

進める中で、新しいブロックチェーン技術や処理効率の改善に関する考慮も引き続き優先事項となる。私たちのコミットメントは、SeCTISの基盤をもとに、サイバー脅威インテリジェンスの共有に関する包括的で安全なソリューションを提供していくことだ。