روشی مبتنی بر مدل امنیتی برای ارزیابی پویا از خطر حملات چندمرحله‌ای شبکه‌های کامپیوتری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

عضو هیات علمی گروه علوم کامپیوتر دانشگاه سمنان

چکیده

با گسترش روزافزون آسیب­پذیری­ها در شبکه­های کامپیوتری وابستگی ابعاد مختلف زندگی بشر به شبکه، امن­سازی شبکه­ها در برابر حملات ضروری است. در این راستا مقاوم­سازی کم­هزینه به­دلیل محدودیت بودجه در زمره چالش­های مورد توجه مدیران امنیتی است. برآورده­سازی این هدف، با اولویت­بندی آسیب­پذیری­ها از ­نظر میزان خطر و انتخاب آسیب­پذیری­های پر خطر برای حذف ممکن می­شود. در این­باره سامانه امتیازدهی به آسیب­پذیری عام یا CVSS برای تعیین میزان خطر ناشی از بهره­برداری شدن از آسیب­پذیری­ها معرفی شده است و استفاده فراوانی دارد. اما باید دقت داشت که در CVSS، شدت آسیب­پذیری تنها بر اساس خصوصیات ذاتی تعیین می­شود و عوامل زمانی مثل احتمال معرفی ابزارهای بهره­برداری از آسیب­پذیری نادیده گرفته می­شوند. بنابراین، CVSS نمی­تواند ارزیابی پویایی از خطر داشته باشد. همچنین،CVSS  متمایزسازی کارایی از آسیب­پذیری­ها از نقطه­نظر خطر وارده به سامانه را انجام نمی­دهد بدین دلیل که، تنها تعداد محدودی عدد برای امتیازدهی به انبوهی از آسیب­پذیری­ها موجود است. به­علاوه CVSS، ارزیابی خطر را فقط برای تک­ آسیب­پذیری­ها انجام می­دهد و ارزیابی عمده حملات که حملات چندمرحله­ای هستند توسط CVSS ممکن نیست. در این مقاله، به­منظور بهبود عملکرد CVSS و تعدادی از سامانه‌های ارزیابی خطر موجود، سامانه‌ برای ارزیابی پویای خطر حملات چندمرحله­ای با در نظر گرفتن عوامل زمانی ارائه شده است. توسعه سامانه معرفی شده بر اساس مدل امنیتی و تعریف معیارهای امنیتی مبتنی بر مدل امنیتی، ایده اصلی مقاله بوده که ارزیابی خطر حملات چندمرحله‌ای را توسط سامانه پیشنهادی ممکن ساخته است. همچنین، قابلیت ارزیابی خطر حملات چند مرحله‌ای روز صفر را می‌توان
به­عنوان یک ویژگی منحصربه­فرد برای سامانه پیشنهادی معرفی کرد که سامانه‌های امتیازدهی فعلی قادر به انجام آن نیستند. در CVSS، تأثیر مخرب 5/35 درصد از آسیب­پذیری­ها روی سه پارامتر امنیتی محرمانگی، یکپارچکی و دسترسی‌پذیری یکسان گزارش می­شود. در  صورتی که در سامانه امتیازدهی پیشنهادی، با در نظر گرفتن اولویت نسبی بین سه پارامتر امنیتی، مجزاسازی درصد مذکور از آسیب‌پذیری‌ها از نقطه‌نظر میزان آسیب به سامانه  ممکن می­شود. همچنین ماهیت پیوسته واحد ارزیابی احتمال پویای سامانه پیشنهادی در مقابل ماهیت گسسته تابع محاسبه احتمال CVSS، گوناگونی امتیازات را گسترش می­دهد.

کلیدواژه‌ها


[1]     S. Abraham and S. Nair, “A Predictive Framnework for Cyber Security Analytics Using Attack Graphs,” International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), vol. 7, no. 1, pp. 1-17, 2015.##
[2]     C. Frühwirth and T. Männistö, “Improving CVSS-based vulnerability prioritization and response with context information,” Proceeedings of International Workshop on Security Measurement and Metrics (MetriSec), pp. 535-544, 2009.##
[3]     H. Ghani, J. Luna, and N. Suri, “Quantitative assessment of software vulnerabilities based on economic-driven security metrics,” International Conference on Risks and Security of Internet and Systems (CRiSIS), pp. 1-8, 2013.##
[4]     S. H. Houmb and V. N. L. Franqueira, “Estimating ToE Risk Level Using CVSS,” International Conference on Availability, Reliability and Security, pp. 718-725, 2009.##
[5]     G. Spanos, A. Sioziou, and L. Angelis, “WIVSS: a new methodology for scoring information systems vulnerabilities,” Panhellenic Conference on Informatics,  pp. 83-90, 2013.##
[6]     MITRE CVE, “Common Vulnerabilities an Scoring,” https://cve.mitre.org/, 2018.##
[7]     OSVBD, “Open Sourced Vulnerability Database,” http://osvdb.org/, 2018.##
[8]     Nessus, “Vulnerability Assessment Solution,” http://www.tenable.com/products/nessus-vulnerability-scanner, 2018.##
[9]     L. Gallon, “Vulnerability discrimination using cvss framework,” In New Technologies, Mobility and Security (NTMS), 4th IFIP International Conference, pp. 1 –6, 2010.##
[10]  N. Idika and B. Bhargava, “Extending Attack         Graph-based Security Metrics and Aggregating Their Application,” IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, vol. 9, no.1, pp. 1-12, 2010.##
[11]  T. Hamid, C. Maple, and P. Sant, “Methodologies to Develop Quantitative Risk Evaluation Metrics,” International Journal of Computer Applications, vol. 48, no. 14, pp. 17-24, 2012.##
[12]  L. Xie, X. Zhang, and J. Zhang, “Network Security Risk Assessment Based on Attack Graph,” Journal of Computers, vol. 8, no. 9, pp. 2339-2347, 2013.##
[13]  J. Pamula, S. Jajodia, P. Ammann, and V. Swarup, “A Weakest-Adversary Security Metric for Network Configuration Security Analysis,” Proc. Second ACM Workshop Quality of Protection, pp. 31-38, 2006.##
[14]  IBM, “X-Force frequently asked questions,” http://www-35.ibm.com/services/us/iss/xforce/faqs.html,  2018.##
[15]  Qualys, “Severities Knowledge Base,” http://www.qualys.com/research/knowledge/severity/, 2018.##
[16]   CVSS, “Common Vulnerability Scoring System,” https://www.first.org/cvss, 2018.##
[18]  K. Scarfone and P. Mell, “An Analysis of CVSS Version 2 Vulnerability Scoring,” Proceeding of 3rd International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, pp. 516- 525, 2009.##
[19]  M. Keramati, “Attack Graph Based system for Risk Assessment of Multi-Step Attacks,” Proceedings of the 2nd International Conference on Combinatorics, Cryptography and Computation (I4C2017), pp. 171-182, 2017.##
[20]  Mozilla, “Mozilla Foundation Security Advisories,” "http://www.mozilla.org/security/announce/, 2018.##
[21]  Q. Liu and Y. Zhang, “VRSS: A new system for rating and scoring vulnerabilities,” Computer Communications, vol. 34, no. 3, pp. 264-273, 2011.##
[22]  M. Albanese, S. Jajodia, A. Singhal, and L. Wang, “An Efficient Framework for Evaluating the Risk of       Zero-Day Vulnerabilities,” In E-Business and Telecommunications, Springer, pp. 322-340, 2014.##
[23]   W. Nzoukou, L. Wang, S. Jajodia, and A. Singhal, “A unified framework for measuring a network's mean time-to-compromise,” Proc. 32nd Int'l. Symp. on Reliable Distributed Systems (SRDS), pp. 215-224, 2013.##
[24]  NVD, “National Vulnerability DataBase,” https://nvd.nist.gov, 2018.##
[25]  F. Chen, D. Liu,Y. Zhang, and J. Su, “A Scalable Approach to Analyzing Network Security using Compact Attack Graphs,” Journal  of  Networks, vol. 5, no. 5, pp. 543-550, 2010.##
[26]  H. Joh and Y. K. Malaiya, “Defining and Assessing Quantitative Security Risk Measures Using Vulnerability Lifecycle and CVSS Metrics,” Proc. Int. Conference on Security and Management, pp. 10-16, 2011.##
[27]   S. Frei, S. May, U. Fiedler and B. Plattner, “Large-scale vulnerability analysis,” LSAD ’06: Proceedings of the 2006 Sigcomm workshop on Large-scale attack defense, pp. 131–138, 2006.##
[28]  E. Triantaphyllou and K. Baig, “The Impact of Aggregating Benefit and Cost Criteria in Four MCDA Methods,” IEEE Transactions on Engineering Management, vol. 52, no. 2, pp. 213-226, 2005.##
[29]  N. Ghosh and S. K. Ghosh, “An Approach for Security Assessment of Network Configurations Using Attack Graph,” 1st International Conference on Networks and Communications, IEEE, pp. 283-288, 2009.##
[30]  S. Abraham and S. Nair,  “Cyber Security Analytics: A Stochastic Model for Security Quantification Using Absorbing Markov Chains,” Journal of Communications, vol. 9, no. 12, pp. 899-907, 2014.##
[31]  ‌Y. Ru et al., “Risk assessment of cyber attacks in ECPS based on attack tree and AHP,” 2016 12th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD), Changsha, pp. 465-470, 2016.##
[32]  S. C. Liu and Y. Liu, “Network security risk assessment method based on HMM and attack graph model,” 2016 17th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD), Shanghai, pp. 517-522, 2016.##
[33]  A. V. Sathanur and D. J. Haglin, “A novel centrality measure for network-wide cyber vulnerability assessment,” 2016 IEEE Symposium on Technologies for Homeland Security (HST), Waltham, MA, pp. 1-5, 2016.##
[34]  E. Weintraub, “Evaluating Damage Potential in Security Risk Scoring Models,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 7, no. 5, pp. 345-353, 2016.##
[35]  A. Younis, Y. K.  Malaiya, and I. Ray, “Evaluating CVSS Base Score Using Vulnerability Rewards Programs,” In: Hoepman J. H., Katzenbeisser S. (eds) ICT Systems Security and Privacy Protection, SEC 2016, IFIP Advances in Information and Communication Technology, Springer, Cham, vol. 471, pp. 62-75, 2016.##
[36]  P. Johnson, A. Vernotte, D. Gorton, M. Ekstedt, and L. Robert, “Quantitative Information Security Risk Estimation Using Probabilistic Attack Graphs,” (eds) Risk Assessment and Risk-Driven Quality Assurance, RISK 2016, Lecture Notes in Computer Science, vol 10224, Springer, Cham, pp. 37-50, 2017.##
[37]  I. Kotenko and  A.  Chechulin, “Fast Network Attack Modeling and Security Evaluation based on Attack Graphs,” Journal of Cyber Security and Mobility, vol.  3, pp.  27-46, 2014.##
[38]  J. C. Acosta, E. Padilla, and J. Homer, “Augmenting attack graphs to represent data link and network layer vulnerabilities,” MILCOM 2016 - 2016 IEEE Military Communications Conference, Baltimore, MD, pp.   1010-1015, 2016.##
[39]  W.  Zhou, H. Zhang, and  Li. Q.-M., “A network risk assessment method based on attack-defense graph model,” Journal of Computers (Taiwan), vol. 28, pp. 105-118, 2017.##
[40]  M. Keramati, “An Attack Graph Based Method for Predictive Risk Evaluation of Zero-Day Attacks,” IJICTR, vol. 9, no. 3, pp. 7-16, 2017.##
[41]  M. Keramati, “Dynamic Risk Assessment System for the Vulnerability Scoring,” IJICTR., vol. 9, no.4, pp. 57-68, 2017.##
[42]  V. Hosseinnezhad and A. Pourhaji Kazem, “Bayesian Networks Based Trust Model in Social Networks,” Journal of Electronical & Cyber Defence, vol. 6 , no 4, pp. 29-38, 2018.##
[43]  K. Shoushian, A. J. Rashidi, and M. Dehghani,                “Modeling of cyber-attacks obfuscation based on the attack analogous to the to the technique of insertion attacks,” Journal of Electronical & Cyber Defence, vol. 7, no. 4, pp.  59-74, 2020. (In Persian)##
[44]  W. Wang, F. Shi, M. Zhang, C. Xu, and J. Zheng, “A Vulnerability Risk Assessment Method Based on  Heterogeneous Information Network,” In IEEE Access, vol. 8, pp. 148315-148330, 2020. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3015551.##
[45]  A. Ur-Rehman, I. Gondal, J. Kamruzzaman, et al., “Vulnerability Modelling for Hybrid Industrial Control System Networks,” J. Grid Computing, 2020. https://doi.org/10.1007/s10723-020-09528-w##