論文の概要: Weakness Analysis of Cyberspace Configuration Based on Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04614v1
• Date: Thu, 9 Jul 2020 07:53:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 04:26:10.708419
• Title: Weakness Analysis of Cyberspace Configuration Based on Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習に基づくサイバースペース構成の弱さ解析
• Authors: Lei Zhang, Wei Bai, Shize Guo, Shiming Xia, Hongmei Li and Zhisong Pan
• Abstract要約: 本稿では,サイバー空間構成の分析に学習に基づくアプローチを提案する。 従来の方法とは異なり、私たちのアプローチは過去の経験から学び、時間とともに改善する能力を持っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.965567770163688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a learning-based approach to analysis cyberspace configuration. Unlike prior methods, our approach has the ability to learn from past experience and improve over time. In particular, as we train over a greater number of agents as attackers, our method becomes better at rapidly finding attack paths for previously hidden paths, especially in multiple domain cyberspace. To achieve these results, we pose finding attack paths as a Reinforcement Learning (RL) problem and train an agent to find multiple domain attack paths. To enable our RL policy to find more hidden attack paths, we ground representation introduction an multiple domain action select module in RL. By designing a simulated cyberspace experimental environment to verify our method. Our objective is to find more hidden attack paths, to analysis the weakness of cyberspace configuration. The experimental results show that our method can find more hidden multiple domain attack paths than existing baselines methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,サイバー空間構成の分析に学習に基づくアプローチを提案する。 従来の方法とは異なり、私たちのアプローチは過去の経験から学び、時間とともに改善する能力を持っています。 特に,攻撃者としてより多くのエージェントを訓練するにつれて,これまで隠されていたパス,特に複数のドメインサイバースペースにおいて,攻撃経路を迅速に見つける方法が向上する。 これらの結果を達成するために,強化学習(rl)問題として攻撃経路の探索を行い,エージェントに複数のドメイン攻撃経路を見つけるように訓練する。 RLポリシーをより隠れた攻撃経路を見つけるために、RLに複数のドメインアクション選択モジュールを導入する。 この手法を検証するために サイバー空間実験環境を 設計することで 我々の目標は、サイバースペース構成の弱点を分析するために、より隠れた攻撃経路を見つけることである。 実験の結果,本手法は既存のベースライン手法よりも隠れた複数のドメイン攻撃経路を見つけることができた。

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