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Optimal security patch management tool design based on probabilistic modeling and analysis

基于概率建模与分析的最优安全补丁管理工具设计

基本信息

批准号：
21K17742
负责人：
鄭俊俊
金额：
$ 1.66万
依托单位：
Osaka University (2022)Ritsumeikan University (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17742/
关键词：
耐侵入システムプル型セキュリティパッチ管理空間信頼性定常アベイラビリティマルコフ再生過程位相型近似感度分析確率モデル信頼性評価マルコフ型到着過程パッチ管理セキュリティパッチ管理情報セキュリティ

项目摘要

セキュリティパッチの管理はセキュリティ上の脅威が増えているコンピュータシステムにとって非常に重要であり，システムの可用性，機密性と完全性を維持するために不可欠なものである．しかし，経験豊富なシステム管理者でさえ，全てのパッチをタイミングよく適切に導入することは困難である．また，パッチを適用する際にシステムが停止することもある．本研究では，仮想型耐侵入システムの最適なパッチ適用戦略について検討する．耐侵入システムは不正アクセスが発生したとしてもサービスを継続し，侵入検知システムの機能を補完するものである．当該年度では，まず，耐侵入システムにおいて，プル型セキュリティパッチ管理方策の有効性について論じた．また，システムの可用性の観点に限らず，セミマルコフとLS（Laplace-Stieltjes）変換を用いて，耐侵入システムの区間信頼性という評価指標の算出方法についても提案した．なお，モデリングと性能評価の分野で，感度分析はモデルの入力の変化がモデルの出力にどのような影響を与えるかを明らかにすることが可能であるので，システムの信頼性設計や向上などによく使われる．本研究では，提案システムの性能を向上するために，システムのモデリング手法であるマルコフ再生過程（MRGP: Markov Regenerative Process）の感度分析手法を提案した．応用例として，MRGPを基づいたソフトウェア若化モデルの感度分析を行なった．さらに，深層学習を利用して，システムのセキュリティに悪い影響を及ばすマルウェアの検出及び分類方法を考えた．

The management of the company is very important to the availability of the company and the integrity of the company. The manager of the company is responsible for the management of the whole company, and it is difficult to import them properly. A: I don't know. This study aims to investigate the optimal application of the anti-intrusion system for the ideal type. Intrusion-resistant system is not correct to cause failure, but to complete the function of intrusion detection system. When the year is over, the intrusion resistance is in the middle, and the type of intrusion resistance is in the middle of the year. In addition, the usability of the system is limited, and the LS (Laplace-Stieltjes) conversion is used. The reliability of the intrusion resistance system is limited. The calculation method of the evaluation index is proposed. The sensitivity analysis is based on the analysis of the influence of the input force on the performance evaluation. This study proposes a sensitivity analysis method for Markov Regenerative Process (MRGP). The MRGP is based on sensitivity analysis. In this paper, the use of deep learning, the impact of the system and the classification method of the system.