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端點特權管理之灰名單軟體信譽判斷研究—以C公司為例

為了解決AbuseIPDB的問題，作者王國同 這樣論述：

依據國內資訊媒體的企業資安調查，惡意程式及勒索軟體的威脅成為近兩年企業風險的前五名，中大型企業為防範此問題，採用端點特權管理系統的商用解決方案，來對用戶端進行軟體與權限的安全控管。端點特權管理系統 (Endpoint Privilege Management，EPM) 是賦予用戶端軟體適當的執行權限，同時只允許用戶端執行企業信任的軟體，能夠透過權限控管與軟體控管來達到用戶端的保護，並同時提供符合稽核法規的報表。EPM對軟體控管依賴於系統管理員對軟體的分類，當系統管理員對軟體信譽無法判別時，則將其歸類為灰名單軟體。本研究以案例公司的端點特權管理系統為研究對象，透過ELK Stack (Elas

ticsearch、Logstash、Kibana) 與外部IP Address信譽清單來與EPM整合，設計出一套實用性的系統，能夠自動判別已存在的灰名單軟體信譽，來輔助系統管理人員使用EPM，進而降低系統維護成本與提高資安事件的反應速度。此實驗方法於2021年1月至2021年4月期間運行於案例公司，在約2000台的電腦中，完成即時比對的灰名單軟體對外連線次數為398,642次，而其中有71次的連線是連線至信譽不良的IP Address，若以一次連線比對需5分鐘計算，本研究設計可節省的比對時間約3萬多個小時。

基於事件關聯之風險評估管理系統之研究

為了解決AbuseIPDB的問題，作者侯佳伶 這樣論述：

隨著網際網路技術推陳出新，使用網路對現代人不只是便利更是一種享受，可處理的範疇小至查詢資訊、大至網路報稅，還有年輕人最喜歡的影音娛樂，這一切服務只要連上網路都能被滿足。但在享受便利的同時，不法人士也藉由網路，不留痕跡地進行犯罪。駭客的攻擊手法千奇百怪，為了達到目的他們往往會不擇手段，知名的攻擊像是2016年第一銀行ATM盜領事件，還有2017年勒索病毒WannaCry加密使用者資料求取贖金，以上述幾個例子來看，多數網路攻擊不可能利用單一防禦方式進行防範，現在的攻擊已跳脫鎖定單一目標的入侵行為轉變並升級為多層次多目標的攻擊方式，因此本論文提出利用事件關聯性分析的方式找出有關連之攻擊進行整合並且

同時找尋潛在性的威脅。有鑑於網路攻擊的氾濫，發掘攻擊行為及有嫌疑的攻擊者為目前最重要的任務，因此，相關偵測及防禦系統逐步發展，如：網路型入侵偵測系統(NIDS)和主機型入侵偵測系統(HIDS)，可針對相對應之環境進行偵測或防禦，但有些網路攻擊類型(網頁型及主機漏洞型攻擊)和漏洞型攻擊(Command Injection)透過NIDS檢測是無法成功辨識的，需要透過HIDS的輔助進行日誌檢測才可察覺。所以，本研究系統結合網路型及主機型入侵偵測系統提出風險評估管理系統(RiskAssessment System, RAS)，對攻擊和嫌疑行為進行事件關連及風險評估。本系統會蒐集NIDS和HIDS的分析

結果進行攻擊事件關聯演算法找出各個獨立攻擊事件之間的關聯性和進行潛在攻擊嫌疑行為的分析，並同時利用攻擊行為評估演算法和事件漏洞評估算法進行風險評分，最後利用各嫌疑IP的風險係數進行排序，進而找出攻擊風險最高的嫌疑IP進行後續防禦。