サイバーセキュリティコンペでのプレイヤー行動分析
この記事は、CTF大会におけるプレイヤーの行動を見て、トレーニングの改善について考察してるよ。
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目次
サイバーセキュリティはめっちゃ重要な分野で、特にデジタルの世界ではいつ攻撃が来るかわからないからね。キャプチャー・ザ・フラッグ(CTF)大会は、サイバーセキュリティのスキルを磨く人気のある方法なんだ。参加者は、実際のハッカーみたいにシステムの弱点を見つけたり、悪用したりすることを試みるイベントで。この文章では、CTF大会の一つの側面に焦点を当てて、プレイヤーからデータを集めてその行動を分析し、サイバーセキュリティのスキルを向上させる方法について話すよ。
サイバーセキュリティにおけるデータの重要性
CTF大会の間にデータを集めることで、プレイヤーがどう考え行動するかを見えてくるんだ。彼らの決定や行動を理解することで、もっと良いトレーニング方法を作れる。勝つことだけじゃなくて、学ぶことも大事だよね。こういう大会で見られる行動は、プレッシャーの中で個人がどう反応するかを示すことができて、サイバーの世界では攻撃者にも防御者にも役立つ。
方法論の概要
この研究にはいくつかの段階があって、CTF大会のプレイヤーからデータを集めて分析することに焦点を当てたよ。
データ収集
プレイヤーの行動を研究するために、まずデータを集める必要があったんだ。これは、オンラインCTFイベントで参加者の行動を監視することを含んでいた。主な目標は、彼らが入力したコマンドやゲームとのインタラクションをすべてキャッチすることだった。
ステージ1:データ収集の設定
最初のステップは、プレイヤーの入力を正確にキャッチするシステムを設定することだった。これには、各プレイヤーのコマンドやキーストローク、さらには画面録画を監視する特別なソフトウェアが必要だったんだ。プレイヤーがゲームに集中している間にデータをシームレスに集めるために、既存のツールを使ったよ。ツールはタイムスタンプを記録して、各コマンドがいつ入力されたかを分析できるようにした。
ステージ2:データの正確性を確保
収集ツールが整ったら、ちゃんと動いているか確認する必要があった。これには、データがエラーなしで集められているかを監視するためのリモートモニタリングが含まれていた。リアルタイムでデータの流れを見られる中央サーバーを作って、すべてが期待通りに機能しているかチェックした。
ステージ3:データの整理
生データを集めた後、プレイヤーが何をしていたかを理解するために処理する必要があったんだ。これは、彼らが入力した各コマンドを分解することが含まれていて、分析には不可欠だった。異なるプレイヤー間でアクションを比較できるように、データの正規化に注力したよ。目的は、彼らのキーストロークやコマンドから意味のあるインサイトを得ることだった。
プレイヤー行動の理解
データが整理されたら、次は分析するステップだ。CTF大会でのプレイヤーの行動は複雑だから、それを管理しやすい部分に分けることを目指したよ。
キーストロークの正確性を測る
注目した重要な指標の一つはキーストロークの正確性だった。これは、プレイヤーがミスなしにコマンドを入力できるかどうかを測るものだ。高い正確性のレートは、その作業をよく理解していて、ゲームの経験が豊富なことを示している。キーストロークデータを調べることで、プレイヤースキルのレベルやパフォーマンスに関連するトレンドを特定できた。
アクションの分類
MITRE ATT&CKというフレームワークを使って、プレイヤーのアクションをカテゴリ分けしたよ。これは、ゲーム中に使われたコマンドのシーケンスを見て、その重要性を理解することを含んでいた。アクションにラベルを付けることで、複雑なデータを意味のある形に整理して、プレイヤーがどのように課題にアプローチしたかを評価できるようにした。
CTFの実験
方法論を実際に試すために、大学のCTFチームからボランティアを募集して実験を行ったよ。これは、参加者がサイバーセキュリティの課題を解こうとする構造化されたゲームだった。
参加者の選定
経験のレベルが異なる10人の参加者を集めたよ。初心者もいれば、もっと上級者もいた。この多様性が、異なるスキルレベルがゲームプレイやパフォーマンスにどう影響するかを見るのに役立った。
ゲームのダイナミクス
CTFアクティビティはオンラインゲームとして行われて、参加者はチームに分かれた。目標は自分のシステムを守りながら、相手のシステムの脆弱性を攻撃することだった。この競争的な環境が、プレイヤーの行動やチームワークを観察するためのリアルなコンテキストを提供したんだ。
データからの発見
CTF大会で集めたデータを分析した後、プレイヤーの行動やパフォーマンスについていくつかの興味深いインサイトが得られたよ。
プレイヤーのパフォーマンス分析
各参加者はゲーム中にかなりの数のコマンドを実行した。キーストロークの正確性を計算して、異なるスキルレベルで比較したんだ。そのデータから、経験が豊富な人ほど正確性のレートが高い傾向があった。ただ、実行したコマンドの数と正確性の関係は単純じゃなかった。
チームダイナミクス
この研究でチームワークの重要性が際立ってて、同じチームのプレイヤーが動的に相互作用し、戦略や情報を共有していたよ。このチームワークは、全体のパフォーマンスやスコアに大きく影響する可能性があって、個々のスキルだけが成功の要因じゃないことを示唆している。
経験に関する観察
CTFイベントでの経験が豊富な参加者は、一般的にパフォーマンスが良かった。彼らは使えるコマンドのレパートリーが豊富だったから、チャレンジに効率的に反応できることがわかったんだ。興味深いのは、経験が少ないプレイヤーも、効果的なコラボレーションやコミュニケーションを通じてチームの成功に貢献できたこと。
サイバーセキュリティトレーニングへの影響
分析から得たインサイトは、今後のサイバーセキュリティトレーニングに役立つことができるよ。競争的なシナリオでプレイヤーがどう行動するかを理解することは、教育者やトレーナーにとって貴重な視点を提供するんだ。
トレーニング方法の改善
成功したパフォーマンスに寄与する重要な要素を特定することで、トレーニングプログラムを重要なスキルに焦点を当ててカスタマイズできる。例えば、チームワークやコミュニケーションの重要性を強調することで、新しいプレイヤーが競争シーンでよりよく学び、適応できるようにすることができるよ。
将来の研究方向
私たちの発見を基に探求すべき分野がいくつかある。将来の研究では、異なるチーム構成がパフォーマンスにどう影響するかや、個々のパフォーマンス指標がチーム全体の成功とどう関連しているかを調査できる。この知識は、教育者が指導方法を改善し、より良いトレーニングツールを開発するのに役立つだろう。
結論
キャプチャー・ザ・フラッグ大会はただ勝つことだけじゃなくて、サイバーセキュリティの分野で重要な学びのツールなんだ。これらのイベントでプレイヤーがどう行動するかを研究することで、トレーニング技術やパフォーマンス評価に関する貴重なインサイトを得られる。ここで示した方法論は今後の研究の基盤を提供して、サイバーセキュリティのスキルと理解を進化するデジタル環境で向上させることを可能にするよ。
継続的な分析と調査を通じて、サイバーセキュリティ教育の効果を高めて、新しい世代のスキルを持ったプロフェッショナルをサポートできるようにしていこう。
タイトル: Battle Ground: Data Collection and Labeling of CTF Games to Understand Human Cyber Operators
概要: Industry standard frameworks are now widespread for labeling the high-level stages and granular actions of attacker and defender behavior in cyberspace. While these labels are used for atomic actions, and to some extent for sequences of actions, there remains a need for labeled data from realistic full-scale attacks. This data is valuable for better understanding human actors' decisions, behaviors, and individual attributes. The analysis could lead to more effective attribution and disruption of attackers. We present a methodological approach and exploratory case study for systematically analyzing human behavior during a cyber offense/defense capture-the-flag (CTF) game. We describe the data collection and analysis to derive a metric called keystroke accuracy. After collecting players' commands, we label them using the MITRE ATT&CK framework using a new tool called Pathfinder. We present results from preliminary analysis of participants' keystroke accuracy and its relation to score outcome in CTF games. We describe frequency of action classification within the MITRE ATT&CK framework and discuss some of the mathematical trends suggested by our observations. We conclude with a discussion of extensions for the methodology, including performance evaluation during games and the potential use of this methodology for training artificial intelligence.
著者: Georgel Savin, Ammar Asseri, Josiah Dykstra, Jonathan Goohs, Anthony Melarano, William Casey
最終更新: 2023-07-20 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.10877
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.10877
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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