Third-party software components like Log4J accelerate software application development but introduce substantial risk. These components have led to many software supply chain attacks. These attacks succeed because third-party software components are implicitly trusted in an application. Although several security defenses exist to reduce the risks from third-party software components, none of them fulfills the full set of requirements needed to defend against common attacks. No individual solution prevents malicious access to operating system resources, is dependency-aware, and enables the discovery of least privileges, all with low runtime costs. Consequently, they cannot prevent software supply chain attacks. This paper proposes applying the NIST Zero Trust Architecture to software applications. Our Zero Trust Dependencies concept applies the NIST ZTA principles to an application's dependencies. First, we assess the expected effectiveness and feasibility of Zero Trust Dependencies using a study of third-party software components and their vulnerabilities. Then, we present a system design, ZTDSYS, that enables the application of Zero Trust Dependencies to software applications and a prototype, ZTDJAVA, for Java applications. Finally, with evaluations on recreated vulnerabilities and realistic applications, we show that ZTDJAVA can defend against prevalent vulnerability classes, introduces negligible cost, and is easy to configure and use.


翻译:[translated abstract in Chinese] 第三方软件组件(如Log4J)加速了软件应用开发,但同时也引入了重大风险。这些组件已导致多起软件供应链攻击。攻击成功的原因在于第三方软件组件在应用中被隐式信任。尽管存在多种安全防御措施来降低第三方软件组件带来的风险,但没有一种方案能满足抵御常见攻击所需的全部要求。没有任何单一解决方案能在预防对操作系统资源的恶意访问、具备依赖感知能力、支持最小权限发现的同时,保持较低的运行时开销。因此,它们无法阻止软件供应链攻击。本文提出将NIST零信任架构应用于软件应用。我们的零信任依赖概念将NIST ZTA原则应用于应用的依赖项。首先,我们通过研究第三方软件组件及其漏洞,评估零信任依赖的预期有效性和可行性。随后,我们提出系统设计ZTDSYS,支持将零信任依赖应用于软件应用,并构建适用于Java应用的原型系统ZTDJAVA。最后,通过对复现漏洞和实际应用进行评估,我们证明ZTDJAVA能够防御常见漏洞类别,引入可忽略的运行时开销,且易于配置和使用。

0
下载
关闭预览

相关内容

Java 是一门编程语言,拥有跨平台、面向对象、泛型编程等特性。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月6日
VIP会员
最新内容
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
2+阅读 · 56分钟前
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
0+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:12
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
13+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员