論文の概要: CyberForce: A Federated Reinforcement Learning Framework for Malware
Mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05978v1
- Date: Fri, 11 Aug 2023 07:25:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 14:56:11.204243
- Title: CyberForce: A Federated Reinforcement Learning Framework for Malware
Mitigation
- Title（参考訳）: CyberForce: マルウェア除去のためのフェデレーション強化学習フレームワーク
- Authors: Chao Feng, Alberto Huertas Celdran, Pedro Miguel Sanchez Sanchez, Jan
Kreischer, Jan von der Assen, Gerome Bovet, Gregorio Martinez Perez, Burkhard
Stiller
- Abstract要約: CyberForceは、デバイス指紋と異常検出を統合して、FRLベースのエージェントによって選択されたMTDメカニズムを報酬またはペナルティ化するフレームワークである。
デバイスに影響を与える6つのマルウェアサンプルによる実験のプールは、CyberForceが最適なMTD緩和戦略を正確に学習できることを実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.085138109398417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The expansion of the Internet-of-Things (IoT) paradigm is inevitable, but
vulnerabilities of IoT devices to malware incidents have become an increasing
concern. Recent research has shown that the integration of Reinforcement
Learning with Moving Target Defense (MTD) mechanisms can enhance cybersecurity
in IoT devices. Nevertheless, the numerous new malware attacks and the time
that agents take to learn and select effective MTD techniques make this
approach impractical for real-world IoT scenarios. To tackle this issue, this
work presents CyberForce, a framework that employs Federated Reinforcement
Learning (FRL) to collectively and privately determine suitable MTD techniques
for mitigating diverse zero-day attacks. CyberForce integrates device
fingerprinting and anomaly detection to reward or penalize MTD mechanisms
chosen by an FRL-based agent. The framework has been evaluated in a federation
consisting of ten devices of a real IoT platform. A pool of experiments with
six malware samples affecting the devices has demonstrated that CyberForce can
precisely learn optimum MTD mitigation strategies. When all clients are
affected by all attacks, the FRL agent exhibits high accuracy and reduced
training time when compared to a centralized RL agent. In cases where different
clients experience distinct attacks, the CyberForce clients gain benefits
through the transfer of knowledge from other clients and similar attack
behavior. Additionally, CyberForce showcases notable robustness against data
poisoning attacks.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet-of-Things)パラダイムの拡張は避けられないが、IoTデバイスのマルウェアインシデントに対する脆弱性が懸念されている。
近年の研究では、強化学習と移動目標防衛(MTD)機構の統合により、IoTデバイスにおけるサイバーセキュリティが向上することが示されている。
それでも、多数の新しいマルウェア攻撃と、エージェントがMTDテクニックを学習し、選択するのに要する時間によって、このアプローチは現実のIoTシナリオでは現実的ではない。
この問題に対処するために,フェデレート強化学習(FRL)を用いて,多様なゼロデイ攻撃を緩和するためのMTDテクニックを集合的かつプライベートに決定するCyberForceを提案する。
CyberForceはデバイスフィンガープリントと異常検出を統合して、FRLベースのエージェントによって選択されたMTDメカニズムを報酬または罰する。
このフレームワークは、実際のIoTプラットフォームの10のデバイスで構成されるフェデレーションで評価されている。
デバイスに影響を与える6つのマルウェアサンプルによる実験のプールは、CyberForceが最適なMTD緩和戦略を正確に学習できることを実証している。
全てのクライアントが全ての攻撃に影響を受ける場合、FRLエージェントは集中RLエージェントと比較して高精度で訓練時間を短縮する。
異なるクライアントが異なる攻撃を受けた場合、CyberForceクライアントは他のクライアントからの知識の転送と同様の攻撃行動によって利益を得る。
さらにcyberforceは、データ中毒攻撃に対する顕著な堅牢性を示している。
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