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http://hdl.handle.net/11422/15841| Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Title: | Healthy aging: a data-driven approach to Indicators of Compromise decaying models |
| Author(s)/Inventor(s): | Tostes, Breno Trindade |
| Advisor: | Menasché, Daniel Sadoc |
| Co-advisor: | Lovat, Enrico |
| Abstract: | Indicadores de Comprometimento (IoC) são a base do campo de inteligência de ameaças. Eles são utilizados em monitoradores de rede, gerando alertas quando uma correspondência é encontrada, permitindo que seja possível reagir a essas ameaças. No entanto, uma quantidade enorme de IoCs são gerados todo dia, tornando impossível monitorar cada IoC na mesma escala a longo prazo, além de aumentar a possibilidade de gerar alertas falsos. Neste trabalho, nos utilizamos de dados de rede reais de IoCs, e seus avistamentos, para modelar o decaimento da pontuação de IoCs ao longo do tempo. Começamos com a caracterização do nosso conjunto de dados e explicamos suas especificidades. Em seguida, apresentamos nossos modelos de tempo de vida (TTL), que podem receber como parâmetro uma porcentagem aceitável de perdas de avistamentos ou custos associados de monitoramento e de perda de um avistamento. Quando os valores absolutos dos custos associados ao monitoramento e perdas não estão disponíveis, mas a razão entre os mesmos pode ser estimada, propomos um terceiro modelo a ser adotado. Dada a razão entre custos, e o traço de avistamentos, o modelo fornece limiares além dos quais medidas extremas passam a ser ótimas. Em particular, quando a razão entre custos é menor que o limiar inferior, sempre monitorar todos os IoCs passa a ser ótimo. Similarmente, quando a razão entre custos é maior que o limiar superior calculado usando o modelo, a estratégia ótima consiste em nunca monitorar os IoCs. |
| Keywords: | Segurança da informação Cibersegurança Indicadores de comprometimento Modelos de TTL |
| Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO |
| Production unit: | Instituto de Computação |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Issue Date: | 22-Nov-2021 |
| Publisher country: | Brasil |
| Language: | eng |
| Right access: | Acesso Aberto |
| Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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