Towards the Creation of Interdisciplinary Consumer-Oriented Security Metrics

Information systems are evolving: IoT devices and Cyber-physical systems (CPS) impact on the security of assets and people in the real world. Old cybersecurity approaches, which focused on seeing humans 'as a problem', could be substitute by new paradigms of seeing humans 'as a solution'. Therefore, consumers awareness will be one of the building blocks, as well as initiative that aim to create a set of standardized security metrics that can evaluate the security of systems. In order to do that, researchers need to study which are the essential factors that our future metrics should focus on. In this paper we analyzed this problem over CPS while assuming the consumer perspective. We summarize the state of the art in security metrics and advocate the need for a research effort aimed at taking the field to a new level of formal soundness and practical usability by considering interdisciplinary implications on cybersecurity

Hackers vs. Security: Attack-Defence Trees as Asynchronous Multi-Agent Systems

Attack-Defence Trees (ADTs) are well-suited to assess possible attacks to systems and the efficiency of counter-measures. In this paper, we first enrich the available constructs with reactive patterns that cover further security scenarios, and equip all constructs with attributes such as time and cost to allow quantitative analyses. Then, ADTs are modelled as (an extension of) Asynchronous Multi-Agents Systems--EAMAS. The ADT-EAMAS transformation is performed in a systematic manner that ensures correctness. The transformation allows us to quantify the impact of different agents configurations on metrics such as attack time. Using EAMAS also permits parametric verification: we derive constraints for property satisfaction. Our approach is exercised on several case studies using the Uppaal and IMITATOR tools.Comment: This work was partially funded by the NWO project SEQUOIA (grant 15474), EU project SUCCESS (102112) and the PHC van Gogh PAMPAS. The work of Arias and Petrucci has been supported by the BQR project AMoJA

Efficient Algorithms for Quantitative Attack Tree Analysis

Numerous analysis methods for quantitative attack tree analysis have been proposed. These algorithms compute relevant security metrics, i.e. performance indicators that quantify how good the security of a system is, such as the most likely attack, the cheapest, or the most damaging one. This paper classifies attack trees in two dimensions: proper trees vs. directed acyclic graphs (i.e. with shared subtrees); and static vs. dynamic gates. For each class, we propose novel algorithms that work over a generic attribute domain, encompassing a large number of concrete security metrics defined on the attack tree semantics. We also analyse the computational complexity of our methods

Efficient Algorithms for Quantitative Attack Tree Analysis

Numerous analysis methods for quantitative attack tree analysis have been proposed. These algorithms compute relevant security metrics, i.e. performance indicators that quantify how good the security of a system is, such as the most likely attack, the cheapest, or the most damaging one. This paper classifies attack trees in two dimensions: proper trees vs. directed acyclic graphs (i.e. with shared subtrees); and static vs. dynamic gates. For each class, we propose novel algorithms that work over a generic attribute domain, encompassing a large number of concrete security metrics defined on the attack tree semantics. We also analyse the computational complexity of our methods

Розробка моделі поведінки антагоністичних агентів в умовах кіберконфлікта

The results of the development of the model of the antagonistic agents behavior in a cyber conflict are presented. It is shown that the resulting model can be used to analyze investment processes in security systems, taking into account the assumption that investment processes are significantly influenced by the behavior of parties involved in a cyber conflict.General approaches to model development are presented. First of all, the system of concepts, assumptions and limitations is formed, within the framework of which a mathematical model of behavior must be developed. Taking this into account, the mathematical model of the conflicting agents behavior, presented in the form of algebraic and differential equations, is developed. The developed model presents both the technical characteristics of the security system and the psychological characteristics of the participants in the cyber conflict, which affect the financial characteristics of the investment processes in cybersecurity systems. A distinctive feature of the proposed model is the simultaneous consideration of the behavior of the parties to a cyber conflict not as independent parties, but as agents mutually interacting with each other. The model also makes it possible to simulate the destabilizing effect of the confrontation environment disturbances on the behavior of the conflicting parties, changing the degree of vulnerability of the cybersecurity system along various attack vectors and the level of their success.Using the developed model, simulation modeling of the interacting agents behavior in a cyber conflict is performed. The simulation results showed that even the simplest behavior strategies of the attacking side (“the weakest link”) and the defense side (“wait and see”) make it possible to ensure information security of the business process loop.The developed model of interaction between the attacker and the defender can be considered as a tool for modeling the processes of the conflicting parties behavior when implementing various investment scenarios. The simulation results enable decision-makers to receive support regarding the direction of investment in the security of the business process loop.Представлены результаты разработки модели поведения антагонистических агентов в условиях киберконфликта. Показано, что полученная модель может использоваться для анализа процессов инвестирования в системах безопасности с учетом предположения, что на инвестиционные процессы значительное влияние оказывает поведение участвующих в киберконфликте сторон.Представлены общие подходы к разработке модели. Прежде всего, сформирована система понятий, допущений и ограничений, в рамках которых и должна быть разработана математическая модель поведения. С учетом этого разработана математическая модель поведения конфликтующих агентов, представленная в виде алгебраических и дифференциальных уравнений. В разработанной модели представлены как технические характеристики системы безопасности, так и психологические особенности участников киберконфликта, которые влияют на финансовые характеристики процессов инвестирования систем кибербезопасности. Отличительной особенностью предлагаемой модели является одновременное рассмотрение поведения сторон киберконфликта не как независимых сторон, а как взаимовляющих друг на друга агентов. Модель также позволяет имитировать дестабилизирующее влияние на поведение конфликтующих сторон возмущений со стороны среды противостояния, изменяя степень уязвимости системы кибербезопасности по различным векторам атак и уровень успешности их проведения.С использованием разработанной модели выполнено имитационное моделирование поведения взаимодействующих агентов в условиях киберконфликта. Результаты моделирования показали, что даже простейшие стратегии поведения атакующей стороны («самое слабое звено») и стороны защиты («жди и смотри») позволяют обеспечить информационную безопасность контура бизнес-процессов.Разработанную модель взаимодействия атакующего и защитника можно рассматривать как инструмент моделирования процессов поведения конфликтующих сторон при реализации различных сценариев инвестирования. Результаты моделирования дают возможность лицам, принимающим решения, получать поддержку относительно направления инвестирования в безупосность контура бизнес-процессовНаведені результати розробки моделі поведінки антагоністичних агентів в умовах кіберконфлікта. Показано, що отримана модель може використовуватися для аналізу процесів інвестування в системах безпеки з урахуванням припущення, що на інвестиційні процеси значною мірою впливає поведінка агентів, що беруть участь в кіберконфлікті.Представлено загальні підходи до розробки моделі. Перш за все, сформована система понять, припущень і обмежень, в рамках яких і повинна бути розроблена математична модель поведінки. З урахуванням цього розроблено математичну модель поведінки конфліктуючих агентів, яка представлена у вигляді алгебраїчних і диференціальних рівнянь. У розробленій моделі відображено як технічні характеристики системи безпеки, так і психологічні особливості учасників кіберконфлікта, які впливають на фінансові характеристики процесів інвестування систем кібербезпеки. Відмінною особливістю пропонованої моделі є одночасний розгляд поведінки сторін кіберконфлікта не як незалежних сторін, а як взаїмовпливающих один на одного агентів. Модель також дозволяє імітувати дестабілізуючий вплив на поведінку конфліктуючих сторін збурень з боку середовища протистояння, змінюючи ступінь уразливості системи кібербезпеки різних векторах атак і рівень успішності їх проведення.З використанням розробленої моделі виконано імітаційне моделювання поведінки взаємодіючих агентів в умовах кіберконфлікта. Результати моделювання показали, що навіть найпростіші стратегії поведінки атакуючої сторони («найслабша ланка») і сторони захисту («чекай і дивись») дозволяють забезпечити інформаційну безпеку контуру бізнес-процесівРозроблену модель взаємодії атакуючого і захисника можна розглядати як інструмент моделювання процесів поведінки конфліктуючих сторін при реалізації різних сценаріїв інвестування. Результати моделювання дають можливість особам, які приймають рішення, отримувати підтримку щодо напрямів інвестування в безпеку контуру бізнес-процесі

Reconciling Malicious and Accidental Risk in Cyber Security

Abstract Consider the question whether a cyber security investment is cost-effective. The result will depend on the expected frequency of attacks. Contrary to what is referred to as threat event frequencies or hazard rates in safety risk management, frequencies of targeted attacks are not independent from system design, due to the strategic behaviour of attackers. Although there are risk assessment methods that deal with strategic attackers, these do not provide expected frequencies as outputs, making it impossible to integrate those in existing (safety) risk management practices. To overcome this problem, we propose to extend the FAIR (Factor Analysis of Information Risk) framework to support malicious, targeted attacks. Our approach is based on (1) a clear separation of system vulnerability and environmental threat event frequencies, and (2) deriving threat event frequencies from attacker resources and attacker strategies rather than estimating them directly, drawing upon work in adversarial risk analysis. This approach constitutes an innovative way to quantify expected attack frequencies as a component of (information) security metrics for investment decisions

Розробка моделі поведінки антагоністичних агентів в умовах кіберконфлікта

The results of the development of the model of the antagonistic agents behavior in a cyber conflict are presented. It is shown that the resulting model can be used to analyze investment processes in security systems, taking into account the assumption that investment processes are significantly influenced by the behavior of parties involved in a cyber conflict.General approaches to model development are presented. First of all, the system of concepts, assumptions and limitations is formed, within the framework of which a mathematical model of behavior must be developed. Taking this into account, the mathematical model of the conflicting agents behavior, presented in the form of algebraic and differential equations, is developed. The developed model presents both the technical characteristics of the security system and the psychological characteristics of the participants in the cyber conflict, which affect the financial characteristics of the investment processes in cybersecurity systems. A distinctive feature of the proposed model is the simultaneous consideration of the behavior of the parties to a cyber conflict not as independent parties, but as agents mutually interacting with each other. The model also makes it possible to simulate the destabilizing effect of the confrontation environment disturbances on the behavior of the conflicting parties, changing the degree of vulnerability of the cybersecurity system along various attack vectors and the level of their success.Using the developed model, simulation modeling of the interacting agents behavior in a cyber conflict is performed. The simulation results showed that even the simplest behavior strategies of the attacking side (“the weakest link”) and the defense side (“wait and see”) make it possible to ensure information security of the business process loop.The developed model of interaction between the attacker and the defender can be considered as a tool for modeling the processes of the conflicting parties behavior when implementing various investment scenarios. The simulation results enable decision-makers to receive support regarding the direction of investment in the security of the business process loop.Представлены результаты разработки модели поведения антагонистических агентов в условиях киберконфликта. Показано, что полученная модель может использоваться для анализа процессов инвестирования в системах безопасности с учетом предположения, что на инвестиционные процессы значительное влияние оказывает поведение участвующих в киберконфликте сторон.Представлены общие подходы к разработке модели. Прежде всего, сформирована система понятий, допущений и ограничений, в рамках которых и должна быть разработана математическая модель поведения. С учетом этого разработана математическая модель поведения конфликтующих агентов, представленная в виде алгебраических и дифференциальных уравнений. В разработанной модели представлены как технические характеристики системы безопасности, так и психологические особенности участников киберконфликта, которые влияют на финансовые характеристики процессов инвестирования систем кибербезопасности. Отличительной особенностью предлагаемой модели является одновременное рассмотрение поведения сторон киберконфликта не как независимых сторон, а как взаимовляющих друг на друга агентов. Модель также позволяет имитировать дестабилизирующее влияние на поведение конфликтующих сторон возмущений со стороны среды противостояния, изменяя степень уязвимости системы кибербезопасности по различным векторам атак и уровень успешности их проведения.С использованием разработанной модели выполнено имитационное моделирование поведения взаимодействующих агентов в условиях киберконфликта. Результаты моделирования показали, что даже простейшие стратегии поведения атакующей стороны («самое слабое звено») и стороны защиты («жди и смотри») позволяют обеспечить информационную безопасность контура бизнес-процессов.Разработанную модель взаимодействия атакующего и защитника можно рассматривать как инструмент моделирования процессов поведения конфликтующих сторон при реализации различных сценариев инвестирования. Результаты моделирования дают возможность лицам, принимающим решения, получать поддержку относительно направления инвестирования в безупосность контура бизнес-процессовНаведені результати розробки моделі поведінки антагоністичних агентів в умовах кіберконфлікта. Показано, що отримана модель може використовуватися для аналізу процесів інвестування в системах безпеки з урахуванням припущення, що на інвестиційні процеси значною мірою впливає поведінка агентів, що беруть участь в кіберконфлікті.Представлено загальні підходи до розробки моделі. Перш за все, сформована система понять, припущень і обмежень, в рамках яких і повинна бути розроблена математична модель поведінки. З урахуванням цього розроблено математичну модель поведінки конфліктуючих агентів, яка представлена у вигляді алгебраїчних і диференціальних рівнянь. У розробленій моделі відображено як технічні характеристики системи безпеки, так і психологічні особливості учасників кіберконфлікта, які впливають на фінансові характеристики процесів інвестування систем кібербезпеки. Відмінною особливістю пропонованої моделі є одночасний розгляд поведінки сторін кіберконфлікта не як незалежних сторін, а як взаїмовпливающих один на одного агентів. Модель також дозволяє імітувати дестабілізуючий вплив на поведінку конфліктуючих сторін збурень з боку середовища протистояння, змінюючи ступінь уразливості системи кібербезпеки різних векторах атак і рівень успішності їх проведення.З використанням розробленої моделі виконано імітаційне моделювання поведінки взаємодіючих агентів в умовах кіберконфлікта. Результати моделювання показали, що навіть найпростіші стратегії поведінки атакуючої сторони («найслабша ланка») і сторони захисту («чекай і дивись») дозволяють забезпечити інформаційну безпеку контуру бізнес-процесівРозроблену модель взаємодії атакуючого і захисника можна розглядати як інструмент моделювання процесів поведінки конфліктуючих сторін при реалізації різних сценаріїв інвестування. Результати моделювання дають можливість особам, які приймають рішення, отримувати підтримку щодо напрямів інвестування в безпеку контуру бізнес-процесі

Managing Security Risks Using Attack-Defense Trees

Nagu mujal valdkondades, kasvab tänapäeval vajadus turvalisuse järele, nii ka ärimaailmas. Käesolev magistritöö üritab seda probleemi lahendada kasutades riskianalüüsi diagrammi mudelit, mida inglise keeles nimetatakse Attack Tree.ISSRM (Information System Security Risk Managment) on mudel, mis käsitleb kõiki olulisi riskianalüüsi aspekte, on lihtsalt arusaadav ja annab olukorrast kiire ülevaate. Laiendustena on olemas mõned sellised riskianalüüsi diagrammid, kuid ükski neist pole võimeline käsitlema kõiki võimalikke ohuolukordi. See paneb diagrammi kasutamisele piirid, kuna ei arvesta võimalikke vastumeetmeid ohtudele, ega ohuallika profiili.Antud magistritöö pakub sellele probleemile kolmeosalist lahendust.1. luua sild riskianalüüsi puu osast, mis käsitleb kaitsetehnikaid (Attack Defence Tree), kuni ISSRM mudelini;2. arvestades minevikus ette tulnud riske, riskifaktorite tõenäolisuse ja nendega seotud kulutuste mõõteparameetrite väljatöötamine;3. tööriista kasutamine, mis on välja töötatud antud riskianalüüsipuu abil.Selliselt loodud sild aitab leida veel avastamata aspekte riskianalüüsi puus. Lisades sellise laienduse, on riskianalüüsi puu täielikum ja muudab ISSRM-i mudeli mitmekülgsemaks. Selleks, et riske paremini analüüsida, on kasulik arvestada ka minevikus ette tulnud ohte ning neid matemaatiliselt uurida tõenäolisuse aspektist, et minimeerida sarnaste ohuolukordade taastekkimise tõenäosust. Magistritöö tegemise käigus välja töötatud tööriist (Aligned Attack-Defense Tree or A-ADTree) on võimekam riski tõenäosusele hinnangu andmisel teistest juba olemasolevatest versioonidest. Antud tööriist annab riskianalüüsi hindajatele rohkem võimalusi võimalike ohuolukordade lahendamiseks ja ennetamiseks. Kuna siin kasutatud modelleerimiskeeled on juba sobitatud ISSRM mudeliga, võimaldab antud töös välja töötatud laiendus luua enam seoseid selle ning teiste modelleerimiskeelte (nt Secure BPMN, Misuse-case diagram, Secure TROPOS, and Mal-Activity diagram) vahel ka tulevikus.Nowadays there is an increasing demand for answering the security needs in systematic ways. The In this thesis, we have addressed risk management using Attack Tree.Information System Security Risk Management (ISSRM) is a model which covers all the important concepts in risk management. Also, attack trees are simple and efficient tools for showing the risks. There are few extensions of attack trees, but none of them covers all risk concepts. The said problem limited the usage of attack tree model since it does not consider important measures such as countermeasures, or threat agent’s profile.The contribution to resolve the problem in this thesis includes three steps. Obtaining an alignment from Attack-Defense trees to ISSRM. Measurement of the metrics of the nodes of tree using historical dataImplementation of a tool based on obtained tree.Using the alignment, we have detected the uncovered concepts in Attack-Defense tree. Then we tried to add these concepts to the current Attack-Defense tree. Therefore, the new Attack-Defense tree (called Aligned Attack-Defense tree or A-ADTree) covers most important concepts of ISSRM. In order to measure the risk, we have proposed a mathematical model to evaluate the probability of the nodes in the tree, based on historical data. Then, implemented tool helps to materialize the effect of threat agent’s profile, and countermeasures on the risks. The result of implemented tool shows, the obtained A-ADTree has more capabilities (in the evaluation of the probability of risk) in comparison to previous versions. This solution is capable of giving more hints for the project managers when they are deciding about possible solutions in industries. Additionally, this alignment helps to obtain another alignment between A-ADTree and the other modeling languages in future, since these modeling languages are already aligned to ISSRM

ENHANCING THE OPERATIONAL RESILIENCE OF CYBER- MANUFACTURING SYSTEMS (CMS) AGAINST CYBER-ATTACKS

Cyber-manufacturing systems (CMS) are interconnected production environments comprised of complex and networked cyber-physical systems (CPS) that can be instantiated across one or many locations. However, this vision of manufacturing environments ushers in the challenge of addressing new security threats to production systems that still contain traditional closed legacy elements. The widespread adoption of CMS has come with a dramatic increase in successful cyber-attacks. With a myriad of new targets and vulnerabilities, hackers have been able to cause significant economic losses by disrupting manufacturing operations, reducing outgoing product quality, and altering product designs. This research aims to contribute to the design of more resilient cyber-manufacturing systems. Traditional cybersecurity mechanisms focus on preventing the occurrence of cyber-attacks, improving the accuracy of detection, and increasing the speed of recovery. More often neglected is addressing how to respond to a successful attack during the time from the attack onset until the system recovery. We propose a novel approach that correlates the state of production and the timing of the attack to predict the effect on the manufacturing key performance indicators. Then a real-time decision strategy is deployed to select the appropriate response to maintain availability, utilization efficiency, and a quality ratio above degradation thresholds until recovery. Our goal is to demonstrate that the operational resilience of CMS can be enhanced such that the system will be able to withstand the advent of cyber-attacks while remaining operationally resilient. This research presents a novel framework to enhance the operational resilience of cyber-manufacturing systems against cyber-attacks. In contrast to other CPS where the general goal of operational resilience is to maintain a certain target level of availability, we propose a manufacturing-centric approach in which we utilize production key performance indicators as targets. This way we adopt a decision-making process for security in a way that is aligned with the operational strategy and bound to the socio-economic constraints inherent to manufacturing. Our proposed framework consists of four steps: 1) Identify: map CMS production goals, vulnerabilities, and resilience-enhancing mechanisms; 2) Establish: set targets of performance in production output, scrap rate, and downtime at different states; 3) Select: determine which mechanisms are needed and their triggering strategy, and 4) Deploy: integrate into the operation of the CMS the selected mechanisms, threat severity evaluation, and activation strategy. Lastly, we demonstrate via experimentation on a CMS testbed that this framework can effectively enhance the operational resilience of a CMS against a known cyber-attack