論文の概要: A System for Interactive Examination of Learned Security Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01126v1
• Date: Sun, 3 Apr 2022 17:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 06:24:32.757297
• Title: A System for Interactive Examination of Learned Security Policies
• Title（参考訳）: 学習したセキュリティポリシーの対話的検証システム
• Authors: Kim Hammar and Rolf Stadler
• Abstract要約: 本稿では,学習したセキュリティポリシーを相互に検証するシステムを提案する。 これにより、ユーザーはマルコフ決定プロセスのエピソードを制御された方法で横切ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a system for interactive examination of learned security policies. It allows a user to traverse episodes of Markov decision processes in a controlled manner and to track the actions triggered by security policies. Similar to a software debugger, a user can continue or or halt an episode at any time step and inspect parameters and probability distributions of interest. The system enables insight into the structure of a given policy and in the behavior of a policy in edge cases. We demonstrate the system with a network intrusion use case. We examine the evolution of an IT infrastructure's state and the actions prescribed by security policies while an attack occurs. The policies for the demonstration have been obtained through a reinforcement learning approach that includes a simulation system where policies are incrementally learned and an emulation system that produces statistics that drive the simulation runs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習したセキュリティポリシーを相互に検証するシステムを提案する。 ユーザはMarkov決定プロセスのエピソードを制御された方法でトラバースし、セキュリティポリシによって引き起こされるアクションを追跡することができる。 ソフトウェアデバッガと同様に、ユーザは任意のタイミングでエピソードを継続または停止し、パラメータや関心の確率分布を検査することができる。 このシステムは、所定のポリシーの構造と、エッジケースにおけるポリシーの振る舞いに関する洞察を可能にする。 本稿では,ネットワーク侵入ユースケースを用いてシステムを示す。 攻撃中、ITインフラの状態の進化とセキュリティポリシーによって規定される行動について検討する。 実証のための政策は、段階的にポリシーを学習するシミュレーションシステムと、シミュレーションを駆動する統計を生成するエミュレーションシステムとを含む強化学習アプローチによって得られた。

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