論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Cyber System Defense under Dynamic Adversarial Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01595v1
• Date: Fri, 3 Feb 2023 08:33:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 16:55:07.827415
• Title: Deep Reinforcement Learning for Cyber System Defense under Dynamic Adversarial Uncertainties
• Title（参考訳）: 動的不確実性を考慮したサイバーシステム防御のための深層強化学習
• Authors: Ashutosh Dutta, Samrat Chatterjee, Arnab Bhattacharya, Mahantesh Halappanavar
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動型深層強化学習フレームワークを提案する。 動的防御最適化問題は、異なる種類の敵に対する複数の保護姿勢で定式化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.78419291062552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Development of autonomous cyber system defense strategies and action recommendations in the real-world is challenging, and includes characterizing system state uncertainties and attack-defense dynamics. We propose a data-driven deep reinforcement learning (DRL) framework to learn proactive, context-aware, defense countermeasures that dynamically adapt to evolving adversarial behaviors while minimizing loss of cyber system operations. A dynamic defense optimization problem is formulated with multiple protective postures against different types of adversaries with varying levels of skill and persistence. A custom simulation environment was developed and experiments were devised to systematically evaluate the performance of four model-free DRL algorithms against realistic, multi-stage attack sequences. Our results suggest the efficacy of DRL algorithms for proactive cyber defense under multi-stage attack profiles and system uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 自律型サイバーシステム防衛戦略と実世界でのアクションレコメンデーションの開発は困難であり、システム状態の不確実性と攻撃防御のダイナミクスを特徴づける。 サイバーシステム操作の損失を最小限に抑えつつ、進化する敵行動に動的に適応する、積極的なコンテキスト認識、防御対策を学ぶためのデータ駆動型深層強化学習(drl)フレームワークを提案する。 動的防御最適化問題は、異なる種類の敵に対して異なるレベルのスキルと永続性を持つ複数の保護姿勢で定式化される。 カスタムシミュレーション環境を開発し、4つのモデルフリーDRLアルゴリズムの性能を現実的なマルチステージ攻撃シーケンスに対して体系的に評価する実験を行った。 本研究は,多段階攻撃プロファイルとシステム不確実性に基づくプロアクティブサイバー防御のためのDRLアルゴリズムの有効性を示唆する。

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