1 Pengenalan
Pusat Operasi Keselamatan (SOC) semakin mengguna pakai platform Orchestration, Automasi dan Respons Keselamatan (SOAR) untuk mengurus insiden keselamatan siber. Platform ini menyepadukan pelbagai alat keselamatan melalui API, tetapi pemilihan API manual menimbulkan cabaran besar disebabkan heterogeniti data, variasi semantik, dan jumlah API yang tersedia yang sangat banyak.
APIRO menangani cabaran ini melalui rangka kerja berasaskan pembelajaran automatik yang mencadangkan API alat keselamatan yang paling relevan untuk tugas respons insiden tertentu. Rangka kerja ini menunjukkan Ketepatan Top-1 91.9%, jauh mengatasi pendekatan sedia ada.
91.9%
Ketepatan Top-1
26.93%
Peningkatan berbanding Garis Asas
3
Alat Keselamatan Dinilai
36
Teknik Pengayaan
2 Seni Bina Rangka Kerja APIRO
Rangka kerja APIRO terdiri daripada tiga komponen utama yang direka untuk menangani cabaran cadangan API alat keselamatan dalam persekitaran SOAR.
2.1 Modul Pengayaan Data
Untuk mengurangkan kekurangan data, APIRO menggunakan 36 teknik pengayaan data termasuk penggantian sinonim, terjemahan balik, dan pengebenan kontekstual. Modul ini memperkayakan huraian API dengan menjana data latihan sintetik sambil mengekalkan makna semantik.
2.2 Model Pengebenan API
APIRO menggunakan model pengebenan perkataan khusus yang dilatih pada korpus khusus keselamatan. Model ini menangkap hubungan semantik antara fungsi API menggunakan objektif pengebenan berikut:
$\min_{\theta} \sum_{(w,c) \in D} -\log \sigma(v_c \cdot v_w) - \sum_{(w,c') \in D'} \log \sigma(-v_{c'} \cdot v_w)$
di mana $v_w$ dan $v_c$ masing-masing mewakili vektor perkataan dan konteks, $D$ menandakan pasangan latihan positif, dan $D'$ mewakili sampel negatif.
2.3 Klasifikasi CNN
Rangkaian Neural Konvolusional memproses huraian API terbenam untuk meramalkan 3 API paling relevan untuk tugas tertentu. Seni bina CNN termasuk pelbagai saiz penapis (2,3,4 gram) untuk menangkap corak n-gram dalam dokumentasi API.
3 Keputusan Eksperimen
APIRO dinilai menggunakan tiga alat keselamatan dengan dokumentasi API yang luas: Platform Perkongsian Maklumat Perisian Hasad (MISP), Limacharlie EDR, dan platform SOAR Phantom.
3.1 Metrik Prestasi
Rangka kerja ini mencapai prestasi luar biasa merentas pelbagai metrik penilaian:
- Ketepatan Top-1: 91.9%
- Ketepatan Top-2: Meningkat 23.03% berbanding garis asas
- Ketepatan Top-3: Meningkat 20.87% berbanding garis asas
- Kedudukan Timbal Balik Purata (MRR): Peningkatan 23.7%
3.2 Perbandingan dengan Garis Asas
APIRO jauh mengatasi kaedah garis asas terkini merentas semua metrik. Peningkatan prestasi menunjukkan keberkesanan pendekatan pengayaan data dan pengebenan khusus dalam mengendalikan variasi semantik dalam dokumentasi API keselamatan.
Carta Perbandingan Prestasi
Keputusan eksperimen menunjukkan metrik ketepatan APIRO berbanding pendekatan garis asas. Visualisasi carta bar menunjukkan keunggulan konsisten merentas ukuran ketepatan Top-1, Top-2, dan Top-3, dengan peningkatan paling ketara dalam Ketepatan Top-1 (peningkatan 26.93%).
4 Analisis Teknikal
Inti Pati Teras
APIRO mengubah asas bagaimana pasukan SOC berinteraksi dengan API alat keselamatan dengan menggantikan proses manual yang mudah tersilap dengan cadangan pintar berasaskan data. Kejayaan sebenar rangka kerja ini terletak pada pendekatan pragmatiknya terhadap realiti dokumentasi keselamatan yang tidak teratur - ia tidak cuba menyeragamkan kekacauan tetapi belajar mengemudinya dengan berkesan.
Aliran Logik
Seni bina mengikuti saluran paip tiga peringkat yang canggih: pertama, ia secara agresif memperkaya data latihan yang terhad melalui 36 teknik (mengingatkan strategi pengayaan data CycleGAN); kedua, ia membina pengebenan khusus domain yang memahami nuansa terminologi keselamatan; ketiga, ia menggunakan penapis CNN pelbagai skala untuk menangkap corak semantik tempatan dan global. Ini bukan sekadar aplikasi ML lain - ia sistem binaan khas untuk domain khusus berisiko tinggi.
Kekuatan & Kelemahan
Ketepatan Top-1 91.9% mengagumkan, tetapi saya ragu-ragu tentang generalisasi dunia sebenar melampaui tiga alat yang diuji. Kebergantungan pada pengayaan data yang luas mencadangkan isu kekurangan data asas yang boleh mengehadkan skalabiliti penyebaran. Walau bagaimanapun, peningkatan 26.93% berbanding garis asas menunjukkan inovasi teknikal sebenar, bukan sekadar pelarasan tambahan.
Wawasan Boleh Tindak
Pembekal keselamatan harus segera meneroka penyepaduan fungsi seperti APIRO ke dalam platform SOAR mereka. Rangka kerja ini menyediakan pelan tindakan yang jelas untuk menangani hambatan penyepaduan API yang membelenggu SOC moden. Organisasi harus menekan pembekal SOAR untuk menggunakan pendekatan berasaskan AI ini daripada terus dengan kaedah penyepaduan manual yang rapuh.
Contoh Rangka Kerja Analisis
Pertimbangkan tugas respons insiden: "Siasat trafik rangkaian mencurigakan dari alamat IP 192.168.1.100"
Aliran kerja pemprosesan APIRO:
- Prapemprosesan dan tokenisasi huraian tugas
- Carian pengebenan menggunakan vektor perkataan khusus keselamatan
- Pengekstrakan ciri CNN pelbagai skala
- Penilaian keserupaan terhadap API alat keselamatan yang tersedia
- Cadangan API Top-3 dengan skor keyakinan
Output: [MISP: search_events, Limacharlie: get_connections, Phantom: ip_reputation_check]
5 Aplikasi Masa Depan
Metodologi APIRO mempunyai potensi besar melampaui cadangan alat keselamatan:
- Pengesanan API Perusahaan: Meluaskan kepada ekosistem API perusahaan umum untuk penemuan dan penyepaduan perkhidmatan yang lebih baik
- Automasi Keselamatan Rentas Platform: Membolehkan aliran kerja keselamatan automatik merentas pembekal awan dan vendor keselamatan
- Pemiawaian API: Memaklumkan pembangunan spesifikasi API keselamatan piawai
- Seni Bina Sifar Kepercayaan: Menyokong penguatkuasaan dasar keselamatan dinamik melalui pemilihan API pintar
Arah penyelidikan masa depan termasuk menggabungkan pembelajaran pindah untuk alat keselamatan baru, membangunkan keupayaan pembelajaran sedikit tembakan, dan menyepadukan AI yang boleh dijelaskan untuk ketelusan cadangan.
6 Rujukan
- Zhu, J.Y., et al. "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks." ICCV 2017.
- Projek MISP. "Platform Perkongsian Maklumat Perisian Hasad." https://www.misp-project.org/
- Limacharlie. "Endpoint Detection and Response." https://limacharlie.io/
- Saxe, J., et al. "Deep Neural Network Based Malware Detection Using Two Dimensional Binary Program Features." IEEE S&P 2015.
- MITRE ATT&CK. "Enterprise Matrix." https://attack.mitre.org/
- Phantom. "Security Orchestration, Automation and Response Platform." https://www.phantom.us/
- Rapid7. "SOAR Platform for Threat Hunting." Dokumentasi Teknikal, 2021.