• No results found

System Aware Cyber Security Architecture

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "System Aware Cyber Security Architecture"

Copied!
34
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Full text

(1)

System‐Aware Cyber Security 

Architecture

 

Rick A. Jones 

 

(2)

Research Topic DescripAon 

System‐Aware Cyber Security Architecture 

Addresses supply chain and insider threats 

Embedded into the system to be protected 

Includes physical systems as well as informaAon systems 

Requires system engineering  support tools for 

evaluaAng architectures factors 

To facilitate reusability requires establishment of 

candidate Design PaMern Templates and iniAaAon of 

a design library 

Security Design 

System Impact Analyses  

2  ASRR 10/11 October 2011 

(3)

IncorporaAng

 

Recognized Security FuncAons into an 

Integrated System‐Aware Security SoluAon 

Fault‐Tolerance 

–  Diverse ImplementaAons of Common FuncAons 

–  Data ConAnuity Checking via VoAng 

Cyber Security

 

–  Moving Target with Diversity 

•  Physical ConfiguraAon Hopping 

•  Virtual ConfiguraAon Hopping 

–  Adversary‐SensiAve System ReconstrucAon 

AutomaAc Control Systems 

–  Data ConAnuity Checking via State EsAmaAon 

–  System IdenAficaAon  •  TacAcal Forensics 

3  ASRR 10/11 October 2011 

(4)

System‐Aware Security Architecture 

4  ASRR 10/11 October 2011 

System to be Protected

Inputs Outputs

Internal Measurements System-Aware

Security Sub-System Internal Controls

(5)

System‐Aware Cyber Security Subsystem 

5  ASRR 10/11 October 2011 

System-Aware Security

Sub-System

System Control Signaling Measurement

Analysis

Security Control Decisions Measurements

System to be

Protected

Hopping & Restoral

(6)

System‐Aware Security Analysis  

6  ASRR 10/11 October 2011  Mission-Risk Ranked System Functions (1) (2) (3) (4) (N) Selected set for hopping Number of hopped functions System Latency Delay in compromise detection Mission Risk Rate of hopping System Latency

(7)

System‐Aware Security for 

Facility Defense 

7  ASRR 10/11 October 2011 

(8)

Facility Defense System to be Secured 

We consider a facility defense system 

consisAng of: 

Streaming sensors conAnuously monitoring 

discrete areas 

Streaming Servers distribuAng sensor data, 

received over a wired network, to mobile users 

over a wireless broadcast network 

Mobile users receiving alerts and streaming data 

regarding potenAal problems 

8  ASRR 10/11 October 2011 

(9)

IllustraAve Architectural Diagram for Candidate Facility 

Defense System for System‐Aware Security 

(10)

PotenAal Cyber AMacks 

Replay aMacks masking malicious acAvity iniAated 

through  

Sensor system 

Streaming servers 

User devices 

DoS aMacks addressed through redundancy 

Sensor system 

Streaming servers 

OperaAonal procedures and redundancy regarding user 

devices 

10  ASRR 10/11 October 2011 

(11)

System‐Aware SoluAon for Securing  

the Facility Defense System 

Replay aMack defense 

–  Diversely Redundant Streaming Sensors, with VoAng (Data  ConAnuity Checking) 

–  Diversely Redundant, Virtually Hopped Streaming Servers 

–  Diverse User Devices, with RotaAng User Surveillance  Assignments and Device Use 

–  Mobile User based Data ConAnuity Checking 

DoS defense 

–  Redundancy at the Sensor and Streaming server levels 

–  Streaming servers / User feed back loops to enable  redistribuAon of data and job responsibiliAes 

11  ASRR 10/11 October 2011 

(12)

IllustraAve System‐Aware SoluAon Architecture  

(13)

0  10  20  30  40  50  60  70  80  90  100 

100  150  200  250  500 

Max Possible # of Observable Regions 

Stream Fidelity (Kbps) 

No VoAng/Single Stream  ConAnuous 3 Stream VoAng 

Observable Regions / User Fidelity Impacts of 3 

Stream ConAnuous VoAng 

(14)

0  10  20  30  40  50  60  70  80  90  100 

100  150  200  250  500 

Max Possible # of Observable Regions 

Stream Fidelity (Kbps) 

No VoAng/Single Stream  ConAnuous 3 Stream VoAng 

Observable Regions / User Fidelity Impacts of 3 

Stream ConAnuous VoAng 

Loss in User PresentaAon Fidelity 

(15)

0  10  20  30  40  50  60  70  80  90  100 

100  150  200  250  500 

Max Possible # of Observable Regions 

Stream Fidelity (Kbps) 

No VoAng/Single Stream  ConAnuous 3 Stream VoAng 

Observable Regions / User Fidelity Impacts of 3 

Stream ConAnuous VoAng 

ReducAon in Maximum Observable Regions 

(16)

Duty Cycle VoAng for Increasing the Possible 

Number of Observable Regions 

Concept – Use of Ame division for voAng permits an increase 

in the number of possible surveillance points 

–  User compares streams concurrently received from mulAple  diversely redundant servers to discover disconAnuiAes 

–  3 parameters can be uAlized to govern voAng 

•  Number of Observed Regions 

•  Deemed acceptable VoAng Interval for data conAnuity checking 

across all regions 

•  Streaming period Ame alloMed for conAnuity checking (VoAng 

Time), which can be less than the VoAng Interval  

–  Given the VoAng Time can be a subset of the VoAng Interval,  the use of Ame division can be uAlized to manage informaAon  distribuAon over the broadcast network, interleaving mulAple  streams for voAng users with single streams for other users  who are not voAng 

16  ASRR 10/11 October 2011 

(17)

IllustraAve System‐Aware SoluAon Architecture with 

Duty Cycle VoAng 

(18)

IllustraAve System‐Aware SoluAon Architecture with 

Duty Cycle VoAng 

(19)

IllustraAve System‐Aware SoluAon Architecture with 

Duty Cycle VoAng 

(20)

Duty Cycle VoAng for Increasing the Possible 

Number of Observable Regions 

User 3 

Time 

Time 

Time 

Wireless  Network 

Time 

User 2  User 1 

Column Heights = Data / Time Interval 

(21)

Observable Regions / User Fidelity Impacts of 3 Stream 

ConAnuous VoAng 

0  10  20  30  40  50  60  70  80  90  100 

100  150  200  250  500 

Max Possible # of Observable Regions 

Stream Fidelity (Kbps) 

No VoAng/Single Stream  ConAnuous 3 Stream VoAng  Duty Cycle VoAng 

(22)

AddiAonal Collateral System Impacts 

Common Cause Failures are reduced 

MTBF increases in relaAonship to the individual diverse 

component reliabiliAes 

Development cost increases based on the cost to develop 

voAng and duty cycle management components, as well as to 

resolve lower level technical issues that may arise  

–  SynchronizaAon needs 

–  Sohware integraAon 

–  Performance impact measurements and enhancement needs  (e.g. CPU uAlizaAon, memory, and energy usage) 

One Ame and life cycle cost increase in relaAonship to the 

increased complexity  

(23)

Scoring Framework 

(24)

Need: Methodology for EvaluaAng AlternaAve Security 

SoluAons for a ParAcular System 

A methodology is required in order to clarify 

reasoning and prioriAzaAons regarding unavoidable 

cyber security vagaries: 

RelaAonships between soluAons and adversarial responses 

MulAdimensional contribuAons of individual security 

services to complex aMributes, such as deterrence 

 

Scores can be derived in many different forms 

Single scalar value where bigger is beMer 

2 scalar values: (1) security value added, (2) system‐level 

disvalues 

MulA‐objecAve component scores providing more 

transparency 

24  ASRR 10/11 October 2011 

(25)

Metrics 

AMack phase‐based security value factors: 

Pre‐AMack (Deterrence) 

Trans‐AMack (Defense) 

Post‐AMack (RestoraAon) 

Would include collateral system impact 

metrics for the security architecture: 

Performance 

Reliability, Safety 

Complexity, Costs 

25  ASRR 10/11 October 2011 

(26)

ASRR 10/11 October 2011  26 

System‐Aware Security System Scoring Matrix 

Value 

Factors  Deterrence    Time Real  Defense 

Restor‐

aDon  Collateral  System  Impacts 

Implemen‐

taDon Cost  Cycle Life  Cost 

Other  Security 

Services 

Diversity  

(s1)  s11  s12  s1j 

Hopping 

(s2)  s21  s22  s2j 

Data  ConAnuity 

Checking  (s3

s31  s32  s3j 

TacAcal  Forensics 

(s4

s41  s42  s4j 

Other (si)  si1  si2  sij 

RelaDve  Value  Weights 

 

(27)

ASRR 10/11 October 2011  27 

System‐Aware Security System Scoring Matrix 

Value 

Factors  Deterrence    Time Real  Defense 

Restor‐

aDon  Collateral  System  Impacts 

Implemen‐

taDon Cost  Cycle Life  Cost 

Other  Security 

Services 

Diversity  

(s1)  s11  s12  s1j 

Hopping 

(s2)  s21  s22  s2j 

Data  ConAnuity 

Checking  (s3

s31  s32  s3j 

TacAcal  Forensics 

(s4

s41  s42  s4j 

Other (si)  si1  si2  sij 

RelaDve  Value  Weights 

 

k

sij = Assurance Level of  the ith service as  related  to the jth  value factor 

∑∑

= = = p j n i ij js k 1 1

sij = QuanAzed Assurance Level = 0…M 

= = p j j k 1 1 Security   Score    Max Possible Score = n x M 

(28)

28 

Example Facility Defense Scoring Matrix 

Value 

Factors  Deterrence    Time Real  Defense 

Restor‐

aDon  Collateral  System  Impacts 

Implemen‐

taDon Cost  Cycle Life  Cost  Security 

Services 

Diversity  

(s1)  4  3  4  4  2  2 

Hopping 

(s2)  3  4  3  1  2  3 

Data  ConAnuity 

Checking  (s3

2  4  3  1  4  3 

TacAcal  Forensics 

(s4

3  0  4  5  4  2 

RelaDve  Value  Weights 

 

K=0.30  K= 0.20   k=0.10   K= 0.20   K= 0.05     K= 0.15  

(29)

On Going ExploraAon 

A pracAcal methodology for determining Assurance  

Level Values  

Methodology for addressing uncertainty in assigning 

Assurance Level Values 

 

Methodology for uAlizing RelaAve Value Weights  

 

Tradeoffs between scoring simplicity and 

transparency of results 

29  ASRR 10/11 October 2011 

(30)

Structured Arguments for System Scoring 

•  Builds upon the legacy of work developed for safety and  informaAon assurance case evaluaAons 

•  UAlizes Goal Structuring NotaAon (GSN) for communicaAng 

arguments to support assigned scores in a repeatable and clear  manner 

•  System‐Aware security scoring arguments for a parAcular system  architecture include: 

–  Context supplied by the system owner and includes an available risk 

analysis for the system being protected and scoring guidelines 

–  System supplier provides the list of security services to be applied and 

characterizes the purposes expected of security services that are deemed  as most perAnent to reducing risk 

•  Specific claims about value factors and the anAcipated effects of security 

services on these factors 

•  ExplanaAons of how each security service is anAcipated to impact specific 

value factor claims, including explicitly dividing each service into policy,  process, and technology components with corresponding explanaAons of 

(31)

Simplified DiagrammaAc RepresentaAon of a 

Structured Argument for Deterrence Scoring (1) 

Architectural  Deterrence  Claim  Assigned   suitable scores  for deterrence  Service SelecDon  Strategy  Decompose the  Architecture to  isolate, for the  purposes of scoring,  security services that  address deterrence  Data ConDnuity  Service Claim  Improves  deterrence  Diversity Service   Claim  Forensics Service   Claim  Hopping Service   Claim  See later slide Scoring Assignment  Strategy   UAlize experts to  score service claims  with accompanying  raAonale  Context  Risk analysis  and  scoring  guidelines  31 

(32)

Simplified DiagrammaAc RepresentaAon of a 

Structured Argument for Deterrence Scoring (2) 

Data ConDnuity  Service Claim 

Improves  deterrence 

Data ConDnuity  Service Claim (1) 

ExploitaAon design  requires distributed 

exploit designers 

Data ConDnuity  Service Claim (2) 

ExploitaAon design  requires designers  with deep systems 

knowledge 

Data ConDnuity  Service Claim (n) 

…..

(33)

Simplified DiagrammaAc RepresentaAon of a 

Structured Argument for Deterrence Scoring (3) 

Data ConDnuity  Service Claim 

Improves  deterrence 

Data ConDnuity  Service Claim (1) 

ExploitaAon design  requires distributed 

exploit designers 

Red Team  Evidence  Document 

System  Design  Team  Evidence  Document 

Intelligence  Analysis   Evidence  Document 

(34)

Simplified DiagrammaAc RepresentaAon of a 

Structured Argument for Deterrence Scoring (4) 

Data ConDnuity  Service Claim 

Improves  deterrence 

Data ConDnuity  Service Claim (2) 

ExploitaAon design  requires designers  with deep systems 

knowledge 

System  Design  Team  Evidence  Document 

References

Related documents

When you combine this high quality signal to noise ratio and the larger pixel sizes, Hasselblad sensors can deliver up to 14 stops of dynamic range compared to around 12 stops on

 Detailed follow-up questions on what children have experienced online, how they felt and how they may have coped were asked for four main risks of harm to the child’s

Note, however, that these attributions di ff er from the attitudes about mental illness that have been found in factor analy- ses of public and professional perceptions of

 General Aviation has many kinds of products, including Corporate Jet, Helicopter, Sporting Aircraft, and growing into a group of aviation industry products;.  The main chain

Key insights and data for this effort, gleaned from monthly leadership interviews with school administration, provided the basis for creation of the visual project

Figure 8: The magnified microscopic image of the cross section of the TIG cladded AISI 304 stainless steel processed with 50 amp and scan speed of 5.3 mm/s Figure 9: Stainless steel

Linux Advanced Routing & Traffic Control HOWTO Bert Hubert Netherlabs BV <[email protected]> Gregory Maxwell <[email protected]>.. Remco van

The popular weight management apps analysed were of moderate quality and provided behavioural tracking fea- tures combined with change techniques commonly associ- ated with