Multiple cyber attacks against a target with observation errors and dependent outcomes: Characterization and optimization
Multiple cyber attacks against a target with observation errors and dependent outcomes: Characterization and optimization
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针对具有观察错误和相关结果的目标的多次网络攻击：特征和优化
DOI：
10.1016/j.ress.2016.10.025
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发表时间：
2017-03
影响因子：
8.1
通讯作者：
胡潇潇
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
胡潇潇
在本文中，我们研究了一个网络安全模型：攻击者可以通过终止策略对目标发起多次攻击，该策略表明攻击者将在观察到多次成功攻击后或当攻击者耗尽攻击资源时停止。然而，攻击者对攻击结果的观察（即，指示目标是否受损的随机变量）具有由假阴性和假阳性概率两者指定的观测误差。我们所研究的模型的新奇在于，它考虑了攻击结果之间的依赖关系，因为在文献中，这种依赖关系被假定为不存在。在这个模型中，我们刻画了妥协概率的单调性和界（即，目标受到危害的概率）。除了广泛展示的影响，依赖于数量，如妥协概率和攻击成本，我们给出了方法，找到最佳策略，导致最大的妥协概率或最小的攻击成本。这项研究强调了随机变量之间的相关性不能被假设，因为结果会产生误导。
In this paper we investigate a cybersecurity model: An attacker can launch multiple attacks against a target with atermination strategythat says that the attacker will stop after observing a number of successful attacks or when the attacker is out of attack resources. However, the attacker's observation of the attack outcomes (i.e., random variables indicating whether the target is compromised or not) has an observation error that is specified by both a false-negative and a false-positive probability. The novelty of the model we study is the accommodation of thedependencebetween the attack outcomes, because the dependence was assumed away in the literature. In this model, we characterize the monotonicity and bounds of the compromise probability (i.e., the probability that the target is compromised). In addition to extensively showing the impact of dependence on quantities such as compromise probability and attack cost, we give methods for finding the optimal strategy that leads to maximum compromise probability or minimum attack cost. This study highlights that the dependence between random variables cannot be assumed away, because the results will be misleading.
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DOI：
10.1016/j.ress.2014.11.006
发表时间：
2015-04
期刊：
Reliab. Eng. Syst. Saf.
影响因子：
--
作者：
V. Bier;Fuat Kosanoglu
通讯作者：
V. Bier;Fuat Kosanoglu
DOI：
10.1007/978-3-642-22424-9_3
发表时间：
2011-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. B. Salem;S. Stolfo
通讯作者：
M. B. Salem;S. Stolfo
影响因子：
3.8
作者：
J. Zhuang;V. Bier
通讯作者：
J. Zhuang;V. Bier
影响因子：
3.8
作者：
N. Rao;S. Poole;Chris Y. T. Ma;Fei He;J. Zhuang;David K. Y. Yau
通讯作者：
N. Rao;S. Poole;Chris Y. T. Ma;Fei He;J. Zhuang;David K. Y. Yau
影响因子：
2.5
作者：
通讯作者：
--