論文の概要: Deep hierarchical reinforcement agents for automated penetration testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06449v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 05:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 15:47:50.806565
• Title: Deep hierarchical reinforcement agents for automated penetration testing
• Title（参考訳）: 自動浸透試験のための深層構造強化剤
• Authors: Khuong Tran (1), Ashlesha Akella (1), Maxwell Standen (2), Junae Kim (2), David Bowman (2), Toby Richer (2), Chin-Teng Lin (1) ((1) Institution One, (2) Institution Two)
• Abstract要約: 本稿では,階層構造を持つHA-DRLを用いた新しい深層強化学習アーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャは,従来の深層学習エージェントよりも高速かつ安定に最適な攻撃策を見出すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Penetration testing the organised attack of a computer system in order to test existing defences has been used extensively to evaluate network security. This is a time consuming process and requires in-depth knowledge for the establishment of a strategy that resembles a real cyber-attack. This paper presents a novel deep reinforcement learning architecture with hierarchically structured agents called HA-DRL, which employs an algebraic action decomposition strategy to address the large discrete action space of an autonomous penetration testing simulator where the number of actions is exponentially increased with the complexity of the designed cybersecurity network. The proposed architecture is shown to find the optimal attacking policy faster and more stably than a conventional deep Q-learning agent which is commonly used as a method to apply artificial intelligence in automatic penetration testing.
• Abstract（参考訳）: 侵入テスト 既存の防御をテストするためにコンピュータシステムの組織的な攻撃は、ネットワークセキュリティを評価するために広く使われている。 これは時間を要するプロセスであり、真のサイバー攻撃に似た戦略の確立には深い知識を必要とする。 本稿では,ha-drlと呼ばれる階層構造エージェントを用いた新しい深層強化学習アーキテクチャを提案する。ha-drlは,設計したサイバーセキュリティネットワークの複雑さにより行動数が指数関数的に増加する自律的浸透テストシミュレータの大規模離散的行動空間に対処するために,代数的行動分解戦略を用いる。 提案するアーキテクチャは,人工知能を自動浸透試験に応用する方法として広く用いられている,従来のディープq学習エージェントよりも高速かつ安定的に最適な攻撃方針を見出した。

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