インセンティブベースのモデリングと攻撃者の意図、目標、戦略の推論

攻撃者の意図、目標、および戦略（AIOS）をモデル化し推論する能力は、リスクアセスメント、被害予測、予測的またはプロアクティブなサイバー防御の文献を飛躍的に進展させる可能性がありますが、既存のAIOS推論技術はアドホックであり、システムまたはアプリケーション特有です。本論文では、AIOSをモデル化するための一般的なインセンティブベースの方法と、AIOSを推論するためのゲーム理論的アプローチを提案します。一方で、インセンティブの概念が多種多様な攻撃者の意図を統一できることを発見しました。ユーティリティの概念は、インセンティブとコストを統合し、攻撃者の目標を実際にモデル化できる方法を提供します。他方で、AIOSと防御者の目標および戦略間の内在的相互依存性を捉えるゲーム理論的AIOS形式化を開発し、AIOSを自動的に推論できる方法を示します。最後に、具体的なケーススタディを使用して、実際の攻撃防御シナリオにおいてAIOSがどのように推論されるかを示します。