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공격 그래프는 기업 네트워크의 보안 취약점을 분석하는 중요한 도구입니다. 이전의 공격 그래프에 대한 연구는 그래프 생성 과정의 확장성에 대한 설명을 제공하지 않았으며, 공격 그래프의 표현에 논리적 형식이 부족한 경우가 많아 인간이 사용하고 이해하기 어렵습니다. Sheyner 등이 수행한 선구적인 연구는 공식 논리 기법인 모델 검사에 기반한 첫 번째 공격 그래프 도구입니다. 그러나 중간 규모의 네트워크에 적용했을 때 Sheyner의 도구는 심각한 지수 폭발 문제에 직면했습니다. 본 논문에서는 공격 그래프를 표현하고 생성하는 새로운 접근법을 설명합니다. 우리는 공격 목표와 구성 정보 간의 논리적 의존성을 직접적으로 설명하는 논리적 공격 그래프를 제안합니다. 논리적 공격 그래프는 항상 분석 중인 네트워크에 대해 다항식 크기를 가집니다. 우리의 공격 그래프 생성 도구는 논리 프로그래밍에 기반한 네트워크 보안 분석기인 MulVAL을 기반으로 구축되었습니다. 우리는 MulVAL 논리 프로그래밍 엔진에서 유도 추적을 생성하는 방법과 이 추적을 사용하여 이차 시간 안에 논리적 공격 그래프를 생성하는 방법을 보여줍니다. 우리의 논리적 공격 그래프 생성 알고리즘이 매우 효율적이라는 실험적 증거를 보여줍니다. 우리는 Pentium 4 CPU와 1GB의 RAM을 사용하여 1000대의 완전히 연결된 네트워크에 대한 논리적 공격 그래프를 생성했습니다.
Ou et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.