深層強化学習を用いたPost-Exploitationを抑制する動的ネットワーク構成変更法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN23006

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2023/01/16

タイトル(英語): Dynamic Network Reconfiguration for Suppressing Deep Reinforcement Learning-Based Post-Exploitation

著者名: 細川 雄河(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学)

著者名(英語): Yuga Hosokawa(Doshisha University),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Cheng Jun(Doshisha University)

キーワード: 深層強化学習|Ｐｏｓｔ－Ｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎ|Deep reinforcement learning|Post-Exploitation

要約(日本語): 情報通信技術の発展に伴い，PE（Post-Exploitation）などの高度なサイバー攻撃の対策が重要視されている．一方，機械学習技術の発展により，深層強化学習がPEに利用され，攻撃が自動化される可能性がある．本論文では，深層強化学習を用いたPEの進行を抑止するために，動的なネットワーク構成変更法を提案する．シミュレーション実験により，提案手法が深層強化学習を用いたPEの進行を抑止できることを示す．

要約(英語): With the development of information and communication technology, countermeasures against advanced cyber-attacks such as PE (Post-Exploitation) are becoming more important. On the other hand, with the development of machine learning technology, deep reinforcement learning may be used for PE and the attacks may be automated. In this paper, we propose a dynamic network configuration modification method to deter the progress of PE using deep reinforcement learning. Simulation experiments show that the proposed method can deter the progression of PE using deep reinforcement learning.

本誌: 2023年1月19日-2023年1月20日通信研究会

本誌掲載ページ: 21-25 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 961 Kバイト