論文の概要: ISSF: The Intelligent Security Service Framework for Cloud-Native Operation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01507v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 13:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:29:47.039560
• Title: ISSF: The Intelligent Security Service Framework for Cloud-Native Operation
• Title（参考訳）: ISSF: クラウドネイティブ運用のためのインテリジェントセキュリティサービスフレームワーク
• Authors: Yikuan Yan, Keman Huang, Michael Siegel,
• Abstract要約: 本研究は、クラウドネイティブ操作のためのエージェントベースのインテリジェントセキュリティサービスフレームワーク(ISSF)を開発する。 これには、クラウドネイティブ環境を表現する動的アクセスグラフモデルと、攻撃と防御のアクションを表現するアクションモデルが含まれている。 実験により、当社のフレームワークは、ディフェンダーのためのクラウドネイティブシステムのセキュリティ姿勢を十分にモデル化できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2867517731896504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing system complexity from microservice architectures and the bilateral enhancement of artificial intelligence (AI) for both attackers and defenders presents increasing security challenges for cloud-native operations. In particular, cloud-native operators require a holistic view of the dynamic security posture for the cloud-native environment from a defense aspect. Additionally, both attackers and defenders can adopt advanced AI technologies. This makes the dynamic interaction and benchmark among different intelligent offense and defense strategies more crucial. Hence, following the multi-agent deep reinforcement learning (RL) paradigm, this research develops an agent-based intelligent security service framework (ISSF) for cloud-native operation. It includes a dynamic access graph model to represent the cloud-native environment and an action model to represent offense and defense actions. Then we develop an approach to enable the training, publishing, and evaluating of intelligent security services using diverse deep RL algorithms and training strategies, facilitating their systematic development and benchmark. The experiments demonstrate that our framework can sufficiently model the security posture of a cloud-native system for defenders, effectively develop and quantitatively benchmark different services for both attackers and defenders and guide further service optimization.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャからのシステム複雑性の増大と、攻撃者とディフェンダーの両方にとって、人工知能(AI)の両側的な拡張は、クラウドネイティブな運用におけるセキュリティ上の課題の増加を示している。 特にクラウドネイティブなオペレータは、防衛的な側面から、クラウドネイティブな環境に対する動的セキュリティ姿勢の全体像を必要とします。 さらに、アタッカーとディフェンダーの両方が高度なAI技術を採用することができる。 これにより、異なる知的犯罪と防衛戦略の動的相互作用とベンチマークがより重要になる。 したがって、マルチエージェントディープ強化学習(RL)パラダイムに従って、クラウドネイティブ操作のためのエージェントベースのインテリジェントセキュリティサービスフレームワーク(ISSF)を開発する。 これには、クラウドネイティブ環境を表現する動的アクセスグラフモデルと、攻撃と防御のアクションを表現するアクションモデルが含まれている。 そして、多様な深層RLアルゴリズムとトレーニング戦略を用いて、インテリジェントなセキュリティサービスのトレーニング、公開、評価を可能にするアプローチを開発し、その体系的な開発とベンチマークを容易にする。 実験により、当社のフレームワークは、ディフェンダーのためのクラウドネイティブシステムのセキュリティ姿勢を十分にモデル化し、アタッカーとディフェンダーの両方の異なるサービスを効果的に開発し、定量的にベンチマークし、さらなるサービス最適化を導くことができることを示した。

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