論文の概要: Automating Privilege Escalation with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01362v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 12:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:12:01.176633
• Title: Automating Privilege Escalation with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるプリビレージエスカレーションの自動化
• Authors: Kalle Kujanp\"a\"a, Willie Victor, Alexander Ilin
• Abstract要約: 本研究では,エージェントの訓練に深層強化学習を用いることで,悪意あるアクターの潜在的な脅威を実証する。 本稿では,最先端の強化学習アルゴリズムを用いて,局所的な特権エスカレーションを行うエージェントを提案する。 我々のエージェントは、実際の攻撃センサーデータを生成し、侵入検知システムの訓練と評価に利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.87228372303453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-based defensive solutions are necessary to defend networks and information assets against intelligent automated attacks. Gathering enough realistic data for training machine learning-based defenses is a significant practical challenge. An intelligent red teaming agent capable of performing realistic attacks can alleviate this problem. However, there is little scientific evidence demonstrating the feasibility of fully automated attacks using machine learning. In this work, we exemplify the potential threat of malicious actors using deep reinforcement learning to train automated agents. We present an agent that uses a state-of-the-art reinforcement learning algorithm to perform local privilege escalation. Our results show that the autonomous agent can escalate privileges in a Windows 7 environment using a wide variety of different techniques depending on the environment configuration it encounters. Hence, our agent is usable for generating realistic attack sensor data for training and evaluating intrusion detection systems.
• Abstract（参考訳）: AIベースの防御ソリューションは、ネットワークや情報資産をインテリジェントな自動攻撃から守るために必要である。 機械学習ベースの防御を訓練するための十分な現実的なデータを集めることは、重要な実践的課題である。 リアルアタックが可能なインテリジェントなレッドチームエージェントは、この問題を軽減することができる。 しかし、機械学習を用いた完全自動攻撃の可能性を示す科学的証拠はほとんどない。 本研究では,エージェントの訓練に深層強化学習を用いることで,悪意あるアクターの潜在的な脅威を実証する。 本稿では,最先端強化学習アルゴリズムを用いて局所特権エスカレーションを行うエージェントを提案する。 以上の結果から, 自律エージェントはwindows 7環境において, 環境設定に応じて多様な手法を用いて権限をエスカレーションできることがわかった。 したがって, 本エージェントは, 侵入検知システムを訓練し評価するために, 現実的なアタックセンサデータを生成することができる。

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