Attack Projection

Yang, Shanchieh Jay; Du, Hong; Holsopple, Jared; Sudit, Moises

doi:10.1007/978-3-319-11391-3_12

Cited by 33 publications

(37 citation statements)

References 40 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Wei and Jiang [7] in 2013 analyzed the problem of network security situation prediction and compared predictions of NSSA using neural networks, time series, and support vector machines, although mostly to illustrate the limitations of the available methods. Yang et al [3] formalized the task of attack projection and surveyed literature on the topic in 2014. Three categories are listed, prediction based on attack plans, estimates of attackers capabilities and intentions, and predictions by learning attack patterns and attacker's behavior.…”

Section: Existing Surveysmentioning

confidence: 99%

“…The tasks are summed up in Table I. Historically, the first such use cases are the attack projection [3] and the attack intention recognition [4], which are closely tied to intrusion detection. The task is to predict what is an attacker (in an already observed attack) going to do next, and what is attacker's ultimate goal [4].…”

Section: Use Cases Of Prediction and Forecasting In Cyber Securitymentioning

confidence: 99%

“…The initial idea of attack projection dates back to 2001 when Geib and Goldman [10] proposed attack projection as an extension of attack plan recognition and identified its prerequisites and possible problems, such as a need to work with unobserved actions, failure to observe, and consideration of multiple concurrent goals. First methods started to appear around 2003 [11], [12] and the research in this field is still active, including literature reviews [3], [4]. [6] To project the continuation of an attack and predict the upcoming events, we typically need to document the behavior of the attackers and establish a description of an attack for later use.…”

Section: A Attack Projection and Intention Recognitionmentioning

confidence: 99%

“…First, if there is an attack taking place, it is possible to predict its next steps. Such a task is called attack projection [3]. A similar task is intention recognition [4], in which we also estimate what is the ultimate goal of an adversary, which can also help us in predicting adversary's next moves.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 3 more Smart Citations

Survey of Attack Projection, Prediction, and Forecasting in Cyber Security

Husák

Komárková

Bou‐Harb

et al. 2019

IEEE Commun. Surv. Tutorials

227

110

View full text Add to dashboard Cite

This paper provides a survey of prediction, and forecasting methods used in cyber security. Four main tasks are discussed first, attack projection and intention recognition, in which there is a need to predict the next move or the intentions of the attacker, intrusion prediction, in which there is a need to predict upcoming cyber attacks, and network security situation forecasting, in which we project cybersecurity situation in the whole network. Methods and approaches for addressing these tasks often share the theoretical background and are often complementary. In this survey, both methods based on discrete models, such as attack graphs, Bayesian networks, and Markov models, and continuous models, such as time series and grey models, are surveyed, compared, and contrasted. We further discuss machine learning and data mining approaches, that have gained a lot of attention recently and appears promising for such a constantly changing environment, which is cyber security. The survey also focuses on the practical usability of the methods and problems related to their evaluation.

show abstract

Section: Existing Surveysmentioning

confidence: 99%

Section: Use Cases Of Prediction and Forecasting In Cyber Securitymentioning

confidence: 99%

Section: A Attack Projection and Intention Recognitionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

Survey of Attack Projection, Prediction, and Forecasting in Cyber Security

Husák

Komárková

Bou‐Harb

et al. 2019

IEEE Commun. Surv. Tutorials

227

110

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Метод оцінювання прогнозування часових рядів, що засновано на нейронних мережах, представлено у роботі [9].…”

Section: аналіз останніх публікацій і дослідженьunclassified

Визначення Оптимального Часу Проведення Спеціального Аудиту За Умови Еластичності Та Чутливості Функції Інтенсивності Кібератак

Barabash¹,

Halakhov²

2019

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

В статті представлено дослідження, що направлені на встановлення оптимального часу проведення спеціального аудиту для покращення рівня кіберзахисту і надання пріоритетних та перевірених заходів для зменшення ризику виникнення кібер-інциденту. Проаналізовано часові ряди інтенсивності кібератак підприємства з проведенням аналітичного вирівнювання часового ряду функції інтенсивності кібератак за допомогою логістичної кривої. За знайденим інтервалом еластичності аналітичної функції інтенсивності кібератак на підприємство, що задовольняє нелінійному диференціальному рівнянню Бернуллі, проведено аналіз часових рядів кібератак на систему підприємства за однакові часові періоди, що попадають у часовий проміжок від кінця планового аудиту до початку наступного. За допомогою p–перетворення до функції інтенсивності кібератак на підприємство та, враховуючи без розмірність змінних, обчислено чутливість безрозмірної функції інтенсивності кібератак від параметра р за встановлений часовий період за умови проведення попередньої фільтрації часового ряду за трьома точками. Визначено оптимальний час проведення спеціального аудиту після проведення планового аудиту

show abstract