論文の概要: Developing Optimal Causal Cyber-Defence Agents via Cyber Security Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12355v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 17:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 13:52:53.091664
• Title: Developing Optimal Causal Cyber-Defence Agents via Cyber Security Simulation
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティシミュレーションによる最適因果サイバーディフェンスエージェントの開発
• Authors: Alex Andrew and Sam Spillard and Joshua Collyer and Neil Dhir
• Abstract要約: 最適化による(因果的な)意思決定モデルを備えた,新しいサイバーセキュリティシミュレータの統合を通じて,サイバーセキュリティの防衛について検討する。 我々は、シミュレーションネットワークのビューと、そのネットワーク内でレッドエージェントがどのように広がるかの因果モデルを備えた場合、DCBOがブルーエージェントとして機能することを提案する。 レッドエージェントによる侵入のコストを低減するために、DCBOがホストノードに対して最適な介入を行う方法を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4358626952482686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we explore cyber security defence, through the unification of a novel cyber security simulator with models for (causal) decision-making through optimisation. Particular attention is paid to a recently published approach: dynamic causal Bayesian optimisation (DCBO). We propose that DCBO can act as a blue agent when provided with a view of a simulated network and a causal model of how a red agent spreads within that network. To investigate how DCBO can perform optimal interventions on host nodes, in order to reduce the cost of intrusions caused by the red agent. Through this we demonstrate a complete cyber-simulation system, which we use to generate observational data for DCBO and provide numerical quantitative results which lay the foundations for future work in this space.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新たなサイバーセキュリティシミュレータと,最適化による意思決定モデルの統合を通じて,サイバーセキュリティの防衛について検討する。 特に最近発表されたアプローチである動的因果ベイズ最適化(DCBO)に注意が払われている。 シミュレーションネットワークの表示と,そのネットワーク内でレッドエージェントがどのように拡散するかの因果モデルにより,dcboがブルーエージェントとして機能することを提案する。 レッドエージェントによる侵入のコストを低減するために、DCBOがホストノードに対して最適な介入を行う方法を検討する。 そこで本研究では,DCBOの観測データを生成し,今後の研究の基盤となる数値計算結果を提供する,完全なサイバーシミュレーションシステムについて紹介する。

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