論文の概要: Automated Adversary Emulation for Cyber-Physical Systems via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04635v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 18:44:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:46:16.141269
• Title: Automated Adversary Emulation for Cyber-Physical Systems via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるサイバー物理システムの自動逆エミュレーション
• Authors: Arnab Bhattacharya, Thiagarajan Ramachandran, Sandeep Banik, Chase P. Dowling, Shaunak D. Bopardikar
• Abstract要約: 我々は,サイバー物理システムに対する敵エミュレーションに対するドメイン認識の自動化手法を開発した。 我々は、マルコフ決定プロセス(MDP)モデルを定式化し、ハイブリッドアタックグラフ上で最適なアタックシーケンスを決定する。 モデルベースおよびモデルフリー強化学習(RL)法を用いて,離散連続型MDPをトラクタブルな方法で解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.763175424744536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversary emulation is an offensive exercise that provides a comprehensive assessment of a system's resilience against cyber attacks. However, adversary emulation is typically a manual process, making it costly and hard to deploy in cyber-physical systems (CPS) with complex dynamics, vulnerabilities, and operational uncertainties. In this paper, we develop an automated, domain-aware approach to adversary emulation for CPS. We formulate a Markov Decision Process (MDP) model to determine an optimal attack sequence over a hybrid attack graph with cyber (discrete) and physical (continuous) components and related physical dynamics. We apply model-based and model-free reinforcement learning (RL) methods to solve the discrete-continuous MDP in a tractable fashion. As a baseline, we also develop a greedy attack algorithm and compare it with the RL procedures. We summarize our findings through a numerical study on sensor deception attacks in buildings to compare the performance and solution quality of the proposed algorithms.
• Abstract（参考訳）: 敵対的エミュレーション(adversary emulation)は、サイバー攻撃に対するシステムのレジリエンスを包括的に評価する攻撃的エクササイズである。 しかしながら、敵エミュレーションは典型的には手動のプロセスであり、複雑なダイナミクス、脆弱性、運用上の不確実性を備えたサイバー物理システム(CPS)への展開が高価かつ困難である。 本稿では,CPSの敵エミュレーションに対するドメイン認識の自動化手法を提案する。 我々はマルコフ決定過程(MDP)モデルを定式化し、サイバー(離散)と物理的(連続)成分と関連する物理力学を持つハイブリッド攻撃グラフ上で最適な攻撃シーケンスを決定する。 モデルベースおよびモデルフリー強化学習(RL)を用いて,離散連続型MDPを抽出可能な方法で解く。 ベースラインとして、グリーディ攻撃アルゴリズムを開発し、RLプロシージャと比較する。 本研究は,建物内におけるセンサ偽装攻撃の数値的研究を通じて,提案アルゴリズムの性能と解の質を比較した。

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