論文の概要: 6GAN: IPv6 Multi-Pattern Target Generation via Generative Adversarial Nets with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09839v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 01:25:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-23 02:52:28.795530
• Title: 6GAN: IPv6 Multi-Pattern Target Generation via Generative Adversarial Nets with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 6GAN: 強化学習による生成逆ネットによるIPv6マルチパターンターゲット生成
• Authors: Tianyu Cui, Gaopeng Gou, Gang Xiong, Chang Liu, Peipei Fu, Zhen Li
• Abstract要約: 6GANは、GAN(Generative Adrial Net)とマルチパターンターゲット生成のための強化学習によって構築された、新しいアーキテクチャである。 6GANのジェネレータはパターンごとに強い模倣能力を保ち、6GANの識別器は0.966の精度で優れたパターン識別能力を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.054944443127376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global IPv6 scanning has always been a challenge for researchers because of the limited network speed and computational power. Target generation algorithms are recently proposed to overcome the problem for Internet assessments by predicting a candidate set to scan. However, IPv6 custom address configuration emerges diverse addressing patterns discouraging algorithmic inference. Widespread IPv6 alias could also mislead the algorithm to discover aliased regions rather than valid host targets. In this paper, we introduce 6GAN, a novel architecture built with Generative Adversarial Net (GAN) and reinforcement learning for multi-pattern target generation. 6GAN forces multiple generators to train with a multi-class discriminator and an alias detector to generate non-aliased active targets with different addressing pattern types. The rewards from the discriminator and the alias detector help supervise the address sequence decision-making process. After adversarial training, 6GAN's generators could keep a strong imitating ability for each pattern and 6GAN's discriminator obtains outstanding pattern discrimination ability with a 0.966 accuracy. Experiments indicate that our work outperformed the state-of-the-art target generation algorithms by reaching a higher-quality candidate set.
• Abstract（参考訳）: グローバルIPv6スキャンは、ネットワーク速度と計算能力の制限により、研究者にとって常に課題となっている。 ターゲット生成アルゴリズムは,スキャン対象候補を予測することにより,インターネットアセスメントの問題を克服するために提案されている。 しかし、ipv6カスタムアドレス設定はアルゴリズム推論を損なう多様なアドレスパターンとして現れる。 広範なipv6エイリアスは、有効なホストターゲットではなく、エイリアス領域を発見するアルゴリズムを誤解させる可能性がある。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Net)とマルチパターンターゲット生成のための強化学習を組み合わせた新しいアーキテクチャである6GANを紹介する。 6GANは複数のジェネレータにマルチクラス判別器とエイリアス検出器で訓練させ、異なるアドレスパターンタイプで非アライズされたアクティブターゲットを生成する。 識別器とエイリアス検出器からの報酬は、アドレスシーケンス決定プロセスの監督に役立つ。 敵対的な訓練の後、6GANのジェネレータは各パターンに対して強力な模倣能力を保ち、6GANの識別器は0.966の精度で優れたパターン識別能力を得る。 実験は,高品質な候補集合に到達することにより,最先端の目標生成アルゴリズムを上回ったことを示す。

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