Fugu-MT 論文翻訳(概要): Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense

論文の概要: Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08994v1
Date: Mon, 19 Apr 2021 01:08:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-21 05:37:52.776550
Title: Constraints Satisfiability Driven Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense
Title（参考訳）: 自律的サイバー防衛のための制約充足性強化学習
Authors: Ashutosh Dutta, Ehab Al-Shaer, and Samrat Chatterjee
Abstract要約: 強化学習(RL)の防御政策の最適化と検証を目的とした新しいハイブリッド自律エージェントアーキテクチャを紹介します。我々は、安全かつ効果的な行動に向けてRL決定を操るために、制約検証(SMT(Satisfiability modulo theory))を用いる。シミュレーションCPS環境における提案手法の評価は,エージェントが最適方針を迅速に学習し,99%のケースで多種多様な攻撃戦略を破ることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.321728608775741
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the increasing system complexity and attack sophistication, the necessity of autonomous cyber defense becomes vivid for cyber and cyber-physical systems (CPSs). Many existing frameworks in the current state-of-the-art either rely on static models with unrealistic assumptions, or fail to satisfy the system safety and security requirements. In this paper, we present a new hybrid autonomous agent architecture that aims to optimize and verify defense policies of reinforcement learning (RL) by incorporating constraints verification (using satisfiability modulo theory (SMT)) into the agent's decision loop. The incorporation of SMT does not only ensure the satisfiability of safety and security requirements, but also provides constant feedback to steer the RL decision-making toward safe and effective actions. This approach is critically needed for CPSs that exhibit high risk due to safety or security violations. Our evaluation of the presented approach in a simulated CPS environment shows that the agent learns the optimal policy fast and defeats diversified attack strategies in 99\% cases.
Abstract（参考訳）: システムの複雑さの増大と高度な攻撃により、自律的なサイバー防御の必要性はサイバーおよびサイバー物理システム(CPS)にとって鮮明なものとなる。現在の最先端の既存のフレームワークの多くは、非現実的な仮定を持つ静的モデルに依存するか、システムの安全性とセキュリティ要件を満たすことができない。本稿では,エージェントの判断ループに制約検証(SMT)を組み込むことにより,強化学習(RL)の防御方針を最適化し,検証することを目的とした,ハイブリッド自律エージェントアーキテクチャを提案する。 SMTの組織化は、安全性とセキュリティ要件の満足度を確保するだけでなく、安全かつ効果的な行動に向けたRL意思決定を常にフィードバックする。このアプローチは、安全性やセキュリティ違反によるリスクの高いCPSに対して、極めて必要である。シミュレーションCPS環境における提案手法の評価は, エージェントが最適方針を迅速に学習し, 99\%のケースで多種多様な攻撃戦略を破ることを示す。

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