Cybersecurity is still one of the main challenges of the digital era for organizations and individuals alike. Threat modeling is an important tool for building systems that are reliable and secure. The research question for this study is to create a domain specific language (DSL) with the Meta Attack Language (MAL), STRIDE and DREAD. One of the main challenges is to choose a DSL that is suitable for threat modeling. The purpose of the study is to provide people with threat modeling with additional tools that can be used in attack simulations. MAL is a meta language used for creating DSL that can be used for attack simulations. An example of a MAL project that usually serves as a template for other DSL is coreLang, which models the general IT infrastructure. STRIDE is a model used in threat modeling to enumerate and categorization of cyberthreats. DREAD is a model used for risk assessment that scores each threat by a value between one and ten. The proposed method for answering the research question is the Design Research Science Method (DRSM), which is often used for creating artifacts. Evaluation of the results is done with tests written in Java using the Junit framework. The result of the study is the creation of strideLang that maps attack steps in coreLang (MAL implementation of the general IT infrastructure DSL) to STRIDE and DREAD models. The primary source of error in the investigation is the risk assessment with DREAD, which can be somewhat inaccurate depending on what specific DSL is used. It would have been valuable if the study incorporated feedback from domain experts specifically with risk assessment. The nature of the STRIDE and DREAD models is that the models are very subjective in practice. However, this study does provide insights in how a DSL can be created based on DREAD and STRIDE. Future work might investigate a different DSL, incorporate tools such as SecuriCAD and compare different threat models. / Cybersäkerhet är fortfarande en av de främsta utmaningarna i den digitala eran för såväl organisationer som individer. Hotmodellering är ett viktigt verktyg för att bygga tillförlitliga och säkra system. Huvudmålet för denna studie är att skapa ett domänspecifikt språk (DSL) med Meta Attack Language (MAL), STRIDE och DREAD. En av de främsta utmaningarna för att nå målet med studien är att hitta ett domänspecifikt språk som är lämpligt för denna typ av hotmodellering. Syftet med studien är att förse personer som arbetar med hotmodellering med ytterligare verktyg för att kunna använda i sina attacksimuleringar. MAL är ett metaspråk som används för att skapa domän-specifika språk och utföra attacksimuleringar. Ett exempel på ett MAL projekt som oftast används som en mall för att skapa nya domänspecifika och modellerar den generella IT infrastrukturen. STRIDE modellen används för att lista och kategorisera digitala hot. DREAD brukar användas tillsammans med STRIDE och används för att risk bedöma digitala hot genom att betygsätta hoten med ett värde mellan ett och tio. Den valda metoden för att lösa forskningsfrågan är Design Research Science Method (DSRM), som används oftast i samband med skapandet av artefakter. Evaluering av resultatet gjordes med tester skrivna i Java med ramverket JUnit. Studien resulterade med skapande av strideLang som mappar attack steg i coreLang till STRIDE och DREAD modellerna. Den främsta felkällan i denna studie är riskbedömningen med DREAD eftersom noggrannheten på riskbedömningen kan variera från specifika domän i IT infrastrukturen. Det hade varit värdefullt om studien integrera domänexperters bedömning i studien främst för DREAD bedömningen. STRIDE och DREAD modellerna är subjektiva vilket betyder att olika experter kan komma till olika slutsatser för samma hot. Däremot så kan studien förse med intressanta insikter om hur ett domän-specifikt språk kan skapas baserat på DREAD och STRIDE modellerna. Framtida studier kan undersöka en mer specifik domän inom IT infrastrukturen, integrera verktyg som SecuriCAD och jämföra olika modeller som används inom hotmodelleringen
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-321425 |
Date | January 2022 |
Creators | Cerovic, Lazar |
Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | English |
Detected Language | Swedish |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:587 |
Page generated in 0.0104 seconds