Since 2009, Moving Target Defense (MTD) has become a new paradigm of defensive mechanism that frequently changes the state of the target system to confuse the attacker. This frequent change is costly and leads to a trade-off between misleading the attacker and disrupting the quality of service. Optimizing the MTD activation frequency is necessary to develop this defense mechanism when facing realistic, multi-step attack scenarios. Attack modeling formalisms based on DAG are prominently used to specify these scenarios. It represents the attack goal in the root of a tree that is recursively refined into subgoals to show the different ways the attacker can compromise the system. According to some specific models, the tree is augmented with countermeasures, time, costs, or probabilities. Our contribution is a new DAG-based formalism for MTDs and its translation into a Price Timed Markov Decision Process to find the best activation frequencies against the attacker’s time/cost-optimal strategies. For the first time, MTD activation frequencies are analyzed in a state-of-the-art DAG-based representation. Moreover, this is the first paper that considers the specificity of MTDs in the automatic analysis of attack modeling formalisms. Finally, we present some experimental results using UPPAAL STRATEGO to demonstrate its applicability and relevance. / Sedan 2009 har Moving Target Defense (MTD) blivit ett nytt paradigm av defensiv mekanism som ofta ändrar målsystemets tillstånd för att förvirra angriparen. Denna frekventa förändring är kostsam och leder till en avvägning mellan att vilseleda angriparen och att störa målsystemets tillförlitlighet. Att optimera MTD-aktiveringsfrekvensen är nödvändigt för att utveckla denna försvarsmekanism när man står inför realistiska attackscenarier i flera steg. Attackmodelleringsformalismer baserade på DAG är de främst använda metoderna för att specificera dessa scenarier. Metoden representer attackmålet i roten av ett träd som rekursivt förfinas till delmål för att visa de olika sätt som angriparen kan äventyra systemet. Enligt vissa specifika modeller är trädet utökat med motåtgärder, tid, kostnader eller sannolikheter. Vårt bidrag är en ny DAG-baserad formalism för MTD:er och dess översättning till en Price Timed Markov Decision Process för att hitta de bästa aktiveringsfrekvenserna mot angriparens tids-/kostnadsoptimala strategier. För första gången analyseras MTD-aktiveringsfrekvenser i en toppmodern DAG-baserad representation. Dessutom är detta det första rapporten som överväger specificiteten hos MTD:er i den automatiska analysen av attackmodelleringsformalismer. Slutligen presenterar vi några experimentella resultat med UPPAAL STRATEGO för att visa dess tillämpbarhet och relevans.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-316805 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Ballot, Gabriel |
| 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 ; 2022:597 |
Page generated in 0.0169 seconds