Informação cibernética: uma nova métrica usando CVSS para aumentar a confiança em sistemas de detecção de intrusões
Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDSs) são componentes essenciais de segurança cibernética. Os métodos anteriores de detecção de ataques cibernéticos dependiam mais de assinaturas e regras para detectar ataques cibernéticos, embora tenha havido uma mudança de paradigma na última década, com o Machine Learning (ML) permitindo métodos estatísticos mais eficientes e flexíveis. No entanto, o ML não consegue atualmente integrar informações de segurança cibernética no seu funcionamento interno. Este artigo apresenta a Informação Cibernética, uma nova métrica que leva em consideração as informações de segurança cibernética para fornecer uma representação mais informada do desempenho, influenciada pela gravidade dos ataques encontrados. Esta métrica utiliza um padrão de facto em segurança cibernética: o Common Vulnerability Scoring System (CVSS). Os resultados de dois conjuntos de dados públicos mostram que esta nova métrica valida os resultados obtidos com métricas genéricas. Além disso, esta nova métrica destaca IDSs baseados em ML que priorizam o alto desempenho em ataques graves, o que não é visível com métricas genéricas. Consequentemente, esta nova métrica completa perfeitamente as métricas genéricas, preenchendo a lacuna entre o ML e a segurança cibernética.
Robin Duraz, David Espes, Julien Francq e Sandrine Vaton. 2023. Informação cibernética: uma nova métrica usando CVSS para aumentar a confiança em sistemas de detecção de intrusões. Nos Anais da Conferência Europeia Interdisciplinar de Cibersegurança de 2023 (EICC ‘23). Association for Computing Machinery, Nova York, NY, EUA, 53–58. https://doi.org/10.1145/3590777.3590786