抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Cyber Situational Awareness(HACSAW)のためのHPCアーキテクチャは,Defense(DoD)高性能コンピューティング近代化プログラム(HPCMP)によって確立されて,HPCMPの電流とDefense研究および工学ネットワーク(DREN)に関するサイバースペースの予測的理解を増やすために,切断エッジサイバーセキュリティ研究を実施するために,豊富な計算環境を操作関連データと結合した。このユニークな環境によって作成されたデータリポジトリは,ネットワーク(即ち,インターネットアクセスポイント)のエッジからホストレベルまでの非分類データソースの収集を含み,1100以上の異なるDoDエンクラブを横断した。高性能コンピューティング(HPC)資源の適用を通して,HACSAWは,包括的サイバーセキュリティデータセットに基づく新規で革新的な分析能力を調査する。サイバーワークフロー内のHPCの統合は,データ科学アルゴリズムと機械学習(構造化と非構造化データの両方)を用いて,異種データストリームとリアルタイム解析の融合と評価の機会を提供する。本アプローチを最終的にHPC資源を利用して,日から数分までのサイバー環境の変化に応答する時間を大幅に削減した。情報システムの運用状況,ミッション(友好と敵対)を追求し,それらに影響を与える脅威と脆弱性は,効果的なミッション達成に不可欠である。この理解はCyberspace Situational Aware(Cyber SA)と呼ばれる。今日の意思決定者は,感受性データを保護し,基本的な運用を持続し,国家インフラストラクチャを保護するために,意味のあるサイバーSAを必要とする。Cyber SAの必要性と責任は,政府全体と民間部門で,DoD内の複数の組織をスパンする。関連および最近の実世界ネットワーク企業データの欠如は,現実的条件下でアルゴリズムまたは方法を開発し,検証するための多くのサイバーセキュリティ研究努力を妨げてきた。HACSAWは,データ駆動解析の試験,開発,モデル,測定,および精密化のための研究者への計算およびデータ豊富な情報を提供する開発環境によって,この技術的障壁を減らした。この環境は,専用HPC環境における大規模実行に適した,新しいアイデア,アルゴリズムおよびアプローチのための証明地盤である。現在,ネットワークベースモニタリングと侵入検出結果,Webコンテンツフィルタリング,脆弱性走査,ファイアウォール,センサ健康などを含むDRENデータの1つ以上の集合としてのHACSAWを,イベントの性質を決定するのに有用な情報で下流分析プロセスを提供するカスタム濃縮の利用を通して各サイバーイベントに適用した。この会話の間,著者らは,データ科学,サイバー,およびHPCコミュニティに対するCall for Proposals(CFP)を通してCyber SAに対処するHPCMPの初期アプローチについて議論する。選択した協力者は,DRENのサイバーSAの運用環境への統合の可能性を実証し,同定されたミッションの必須タスク(METs)と整合する1年間の努力のための資金を受信する。METsは意思決定者が効果的な決定を行うのに必要な理解を持つ。このようなタスクは,監視,検出,警報,サイバー脅威分析,サイバーリスクとイベント分析,および共有と協調を含む。モデリングとシミュレーション[4],クラスタ化[3]と深い学習[1]の領域における初期と将来の寄与を予想し,結果を後期に共有する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
