Shine's dev log

Binghui Wang and Neil Zhenqiang Gong, "Attacking Graph-based Classification via Manipulating the Graph Structure", CCS '19 0. Abstract 본 논문에서는 그래프 기반의 classification 모델을 대상으로 공격을 한다. 그리고 제목에서 알 수 있듯이 공격은 그래프의 구조를 변경 (즉, edge의 연결구조를 변경) 함으로써 수행한다. 이전의 이미지 도메인에서 자주 활용되던 adversarial attack을 그래프 도메인에 적용시킨 초기 논문 중 하나로, 개인적으로 굉장히 좋아하는 논문이기도해서 간단하게 정리해보겠다... 1. Introduction 그래프 기반의 classification 모델은 m..

논문 제목 : IDSGAN: Generative Adversarial Networks for Attack Generation against Intrusion Detection 0. abstract IDS는 네트워크 공격에 사용되는 malicious packet를 탐지하고 이를 차단함으로써 보안을 지켜주는 도구이다. 최근에는 ML의 도움에 힘입어 빠르게 그 성능이 증가하고 있다. 하지만 ML 모델을 공격하는 adversarial attacks에 의해 모델의 robustness가 손상될 수 있다. 본 연구에서는 GAN을 활용하여 adversarial attaks에 대비하도록 함으로써 IDS 를 보다 강력하게 만드는 프레임워크 IDSGAN을 제안한다. detection system의 내부 구조는 밝혀지지 않은..

논문 제목 : Modeling Tabular Data using Conditional GAN 0. abstract continuous 와 discrete data가 같이 있는 tabular data를 GAN과 같은 생성 모델을 통해 생성하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 CTGAN이라 불리는 모델의 conditional generator를 통해 이러한 문제를 해결하였으며, 생성모델의 성능을 측정하기 위한 benchmark 시스템 또한 제안하였다. 1. Introduction 최근 deep generative models들이 활발히 연구되면서 확률 분포를 보다 정교하고 정확하게 배움으로써 좋은 성능의 생성 모델들이 나오고 있다. 이런 상황 속에서 이러한 생성모델을 정확하게 evaluation 할 ..

논문 제목 : Generative Adversarial Nets 0. abstract 본 논문에서는 adversarial process를 통한 generative model을 estimate 하는 새로운 프레임워크, GAN을 제안한다. GAN에서는 동시에 2개의 모델을 학습시킨다. 첫번째 모델은 데이터를 생성하는 generative model G 이고, 두번째 모델은 데이터의 진위여부를 판별하는 discriminative model D 이다. G는 최대한 D가 실수를 하도록 하는 것, 즉 G가 만든 데이터와 실제 데이터를 D가 판별 못하도록 하는 것이 목적이다. G와 D 모델이 multilayer perceptron 구조를 가지고 있다면, backpropagation을 통해 학습이 가능하다. GAN을 이..

논문 제목 : Detecting Credential Spearphishing Attacks in Enterprise Settings 0. Abstract 본 논문에서는 enterprise 환경에서 credential spearphishing 공격을 탐지하는 새로운 방안을 제시한다. 제안된 시스템에 사용된 feature는 spearphishing 공격의 특징을 반영한 feature를 사용하며, 새로운 non-parametric anomaly scoring technique 기술과 결합하여 사용한다. 본 시스템을 수년간 수집된 수신 이메일 데이터셋에 적용하여 평가한 결과, 다양한 spearphishing 공격을 탐지할 수 있었으며, 또한 본 시스템의 FP rate가 매우 낮아 실용적이며, 기존의 방법보다 훨..

논문 제목 : RiskTeller: Predicting the Risk of Cyber Incidents 0. Abstract 모든 시스템에는 취약점이 존재한다. 이러한 취약점으로부터 피해를 최소화하기 위해서는, risk level을 정량화하고 예측하는 시스템 필요하다. 저자는 RiskTeller 라는 시스템 고안하였다. 해당 시스템은 binary file appearance log를 통해 위험을 예측하는 구조이다. 우선 사용자 각각의 usage pattern 을 담은 profile 을 분석한 후, 각 profile 별로 얼마나 위험에 처해져있는지 fully/semi-supervised learning 방법 통해 예측한다. 1년동안 각 machine에 사용된 모든 binary 데이터 (machine pr..