Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of Reinforcement Learning for Autonomous Penetration Testing using A3C, Q-learning and DQN

論文の概要: Evaluation of Reinforcement Learning for Autonomous Penetration Testing using A3C, Q-learning and DQN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15656v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 14:17:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 14:40:28.541769
Title: Evaluation of Reinforcement Learning for Autonomous Penetration Testing using A3C, Q-learning and DQN
Title（参考訳）: A3C, Q-learning, DQNを用いた自律貫入試験における強化学習の評価
Authors: Norman Becker, Daniel Reti, Evridiki V. Ntagiou, Marcus Wallum, Hans D. Schotten,
Abstract要約: ネットワーク攻撃シミュレータ(NASim)は、3つの事前定義されたセキュリティシナリオを解決するために強化学習エージェントを訓練するための環境として使用された。 Q-learning、DQN、A3Cといったアルゴリズムが使われ、A3Cはすべてのシナリオを解き、一般化を実現した。トレーニングは比較的小さなシナリオで実施され, エージェントの状態と動作空間は小さいが, RLエージェントによる浸透試験を成功させることができた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0271595421938775
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Penetration testing is the process of searching for security weaknesses by simulating an attack. It is usually performed by experienced professionals, where scanning and attack tools are applied. By automating the execution of such tools, the need for human interaction and decision-making could be reduced. In this work, a Network Attack Simulator (NASim) was used as an environment to train reinforcement learning agents to solve three predefined security scenarios. These scenarios cover techniques of exploitation, post-exploitation and wiretapping. A large hyperparameter grid search was performed to find the best hyperparameter combinations. The algorithms Q-learning, DQN and A3C were used, whereby A3C was able to solve all scenarios and achieve generalization. In addition, A3C could solve these scenarios with fewer actions than the baseline automated penetration testing. Although the training was performed on rather small scenarios and with small state and action spaces for the agents, the results show that a penetration test can successfully be performed by the RL agent.
Abstract（参考訳）: 侵入テストは、攻撃をシミュレートしてセキュリティの弱点を探すプロセスである。通常、熟練した専門家によって行われ、スキャンとアタックツールが適用される。このようなツールの実行を自動化することで、ヒューマンインタラクションや意思決定の必要性が軽減される可能性がある。本研究では、ネットワーク攻撃シミュレータ(NASim)を用いて、強化学習エージェントを訓練し、3つの事前定義されたセキュリティシナリオを解決する環境とした。これらのシナリオは、エクスプロイト、ポストエクスプロイテーション、ワイヤタッピングのテクニックをカバーしている。最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけるために、大規模なハイパーパラメータグリッドサーチが実施された。 Q-learning、DQN、A3Cといったアルゴリズムが使われ、A3Cはすべてのシナリオを解き、一般化を実現した。さらに、A3Cはこれらのシナリオを、ベースラインの自動浸透テストよりも少ないアクションで解決することができる。トレーニングは比較的小さなシナリオで実施され, エージェントの状態と動作空間は小さいが, RLエージェントによる浸透試験を成功させることができた。

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