Un’architettura basata su MCP per l’applicazione adattiva di politiche firewall guidate da MITRE ATT&CK nelle reti 5G/Cloud/Edge

Abstract

Le reti 5G introducono architetture service-based, cloud-native e basate sul network slicing, con nuove sfide di sicurezza per il firewalling basato su regole. MITRE ATT&CK fornisce conoscenza strutturata su tecniche di attacco e contromisure, ma tradurla in azioni di enforcement richiede l'interpretazione di un analista o automazioni specifiche. Questa tesi studia un'architettura in cui il Model Context Protocol (MCP) coordina un classificatore deterministico del traffico, il recupero di conoscenza da MITRE ATT&CK e un orchestratore basato su Large Language Model (LLM), automatizzando il passaggio dalla tecnica rilevata a un'azione firewall. Un proof of concept con due server MCP—uno per i dati MITRE ATT&CK e uno per regole iptables su un router connesso via VPN—è stato valutato su traffico sintetico per cinque tecniche. Il rilevatore basato su regole ha ottenuto Precision = Recall = F1 = 1,000, superando una baseline a soglia statica sui pacchetti. Tuttavia, le regole sono state calibrate e valutate sullo stesso dataset e, con variazioni delle feature del 10–20%, le prestazioni degradano per tre tecniche. La latenza della pipeline è stata di 1,36–2,32 s (misure singole originali), incompatibile con un enforcement in-line sensibile alla latenza. Altri esperimenti hanno valutato la rilevazione diretta con un LLM. Nonostante prompt engineering e feature relazionali, non ha raggiunto le prestazioni del rilevatore a regole (Micro-F1 medio = 0,893 su dieci prove) e due tecniche su cinque non sono state rilevate. La sola disponibilità di strumenti MCP non ha migliorato la classificazione, mentre le descrizioni qualitative ufficiali di ATT&CK hanno ottenuto risultati inferiori alle feature quantitative progettate ad hoc. I risultati supportano un'architettura con rilevazione deterministica a monte e LLM/MCP a valle, per interpretazione e orchestrazione. Non sono stati valutati 5G Core, traffico SBA, GTP-U, PFCP o UPF: l'applicabilità al 5G è quindi architetturale, non val

5G networks introduce service-based, cloud-native, and network-sliced architectures that create new security challenges for conventional rule-centric firewall enforcement. MITRE ATT&CK provides structured knowledge of adversary techniques and mitigations, but translating this guidance into enforcement actions requires analyst interpretation or application-specific automation. This thesis investigates an architecture in which the Model Context Protocol (MCP) coordinates a deterministic traffic classifier, MITRE ATT&CK knowledge retrieval, and a large language model (LLM) orchestrator to automate the path from a detected technique to a live firewall action. A proof-of-concept system with two MCP servers—one exposing MITRE ATT&CK data and one applying iptables rules on a VPN-connected router—was evaluated on synthetic traffic for five techniques. The rule-based detector achieved Precision = Recall = F1 = 1.000, outperforming a static packet-count baseline; however, the rules were calibrated and evaluated on the same dataset, and perturbation testing showed degradation for three techniques under 10–20% feature drift. Pipeline latency was 1.36–2.32 s in the original single-snapshot measurements, dominated by the MCP/LLM stage, and was incompatible with latency-critical in-line enforcement. Further experiments evaluated LLM-based detection. Despite prompt engineering and relational features, it did not match the rule-based detector (mean Micro-F1 = 0.893, ten runs) and failed to detect two of five techniques. MCP tool availability alone did not improve classification, while official qualitative ATT&CK descriptions underperformed engineered quantitative traffic features. Results support keeping deterministic detection upstream and using LLM/MCP downstream for interpretation and orchestration. The thesis also analyses enforcement-boundary security risks. No 5G Core, SBA, GTP-U, PFCP, or UPF traffic was evaluated; applicability to 5G is architectural, not empirically validat