The last years have seen an increase in Man-at-the-End (MATE) attacks against software applications, both in number and severity. However, software protection, which aims at mitigating MATE attacks, is dominated by fuzzy concepts and security-through-obscurity. This paper presents a rationale for adopting and standardizing the protection of software as a risk management process according to the NIST SP800-39 approach. We examine the relevant constructs, models, and methods needed for formalizing and automating the activities in this process in the context of MATE software protection. We highlight the open issues that the research community still has to address. We discuss the benefits that such an approach can bring to all stakeholders. In addition, we present a Proof of Concept (PoC) decision support system that instantiates many of the discussed construct, models, and methods and automates many activities in the risk analysis methodology for the protection of software. Despite being a prototype, the PoC's validation with industry experts indicated that several aspects of the proposed risk management process can already be formalized and automated with our existing toolbox and that it can actually assist decision-making in industrially relevant settings.


翻译:近年来,针对软件应用的终端用户(MATE)攻击在数量和严重程度上均呈上升趋势。然而,旨在缓解MATE攻击的软件保护方法仍主要由模糊概念和“通过隐晦实现安全”的思路主导。本文提出依据NIST SP800-39方法,将软件保护作为风险管理过程进行采纳和标准化的理论依据。我们研究了在MATE软件保护背景下,形式化和自动化该过程各项活动所需的相关结构、模型及方法,着重指出了研究领域仍需解决的开放性问题,并讨论了此类方法能为所有利益相关方带来的益处。此外,我们介绍了一个概念验证(PoC)决策支持系统,该系统实例化了本文讨论的诸多结构、模型和方法,并实现了软件保护风险分析方法中多项活动的自动化。尽管该系统尚为原型,但通过与行业专家进行的验证表明,利用现有工具箱已可对风险管理过程中的若干环节进行形式化和自动化处理,并且该原型能有效辅助工业相关环境中的决策制定。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行操作或控制的过程, 是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性科学技术。
【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
28+阅读 · 2022年12月26日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
85+阅读 · 2022年7月16日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
VIP会员
最新内容
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:55
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
5+阅读 · 今天1:54
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
3+阅读 · 今天1:38
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 6月11日
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
5+阅读 · 6月11日
相关VIP内容
【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
28+阅读 · 2022年12月26日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29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
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员