論文の概要: Optimizing Cyber Defense in Dynamic Active Directories through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19596v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 01:37:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 18:10:10.130485
• Title: Optimizing Cyber Defense in Dynamic Active Directories through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による動的アクティブディレクトリにおけるサイバー防御の最適化
• Authors: Diksha Goel, Kristen Moore, Mingyu Guo, Derui Wang, Minjune Kim, Seyit Camtepe,
• Abstract要約: 本稿では,動的実世界のネットワークにおけるエッジブロッキングACO戦略の欠如に対処する。 具体的には、組織的Active Directory(AD)システムのサイバーセキュリティ脆弱性を対象とする。 ADシステムを静的エンティティとみなす、エッジブロッキング防衛に関する既存の文献とは異なり、本研究では、それらの動的性質を認識してこれに対応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.601458163651582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses a significant gap in Autonomous Cyber Operations (ACO) literature: the absence of effective edge-blocking ACO strategies in dynamic, real-world networks. It specifically targets the cybersecurity vulnerabilities of organizational Active Directory (AD) systems. Unlike the existing literature on edge-blocking defenses which considers AD systems as static entities, our study counters this by recognizing their dynamic nature and developing advanced edge-blocking defenses through a Stackelberg game model between attacker and defender. We devise a Reinforcement Learning (RL)-based attack strategy and an RL-assisted Evolutionary Diversity Optimization-based defense strategy, where the attacker and defender improve each other strategy via parallel gameplay. To address the computational challenges of training attacker-defender strategies on numerous dynamic AD graphs, we propose an RL Training Facilitator that prunes environments and neural networks to eliminate irrelevant elements, enabling efficient and scalable training for large graphs. We extensively train the attacker strategy, as a sophisticated attacker model is essential for a robust defense. Our empirical results successfully demonstrate that our proposed approach enhances defender's proficiency in hardening dynamic AD graphs while ensuring scalability for large-scale AD.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ACO(Autonomous Cyber Operations:自律サイバーオペレーション)の文献において,動的で現実的なネットワークにおける効果的なエッジブロッキングACO戦略の欠如について論じる。 具体的には、組織的Active Directory(AD)システムのサイバーセキュリティ脆弱性を対象とする。 本研究は,ADシステムを静的エンティティとみなすエッジブロッキングディフェンスに関する既存の文献とは違って,攻撃者とディフェンダー間のスタックルバーグゲームモデルを通じて,その動的性質を認識し,先進的なエッジブロッキングディフェンスを開発することによって,この問題に対処する。 我々は,RLによる攻撃戦略と,RLによる進化的多様性最適化に基づく防衛戦略を考案する。 多数の動的ADグラフ上でアタッカー・ディフェンダー戦略を訓練する際の計算上の課題に対処するために,環境やニューラルネットワークを刺激して無関係な要素を排除し,大規模グラフの効率的かつスケーラブルなトレーニングを可能にするRLトレーニングファシリテータを提案する。 我々は、高度な攻撃モデルが堅牢な防御に不可欠であるとして、攻撃戦略を広範囲に訓練する。 実験の結果,提案手法は,大規模ADのスケーラビリティを確保しつつ,動的ADグラフの硬化におけるディフェンダーの熟練度を高めることを実証した。

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