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迪努卡萨哈班杜;沙娜，穆瑟德;乔伊·艾伦;琳达·布什内尔;李文科;拉德哈·普文德兰

具有强化学习的随机动态信息流跟踪博弈。 （英语） Zbl 1440.68040号

Alpcan，Tansu（编辑）等人，《安全决策与博弈论》。2019年10月30日至11月1日，第十届国际会议，2019年GameSec，瑞典斯德哥尔摩。诉讼程序。查姆：斯普林格。勒克特。注释计算。科学。11836, 417-438 (2019).
概要：高级持久性威胁（APT）是一种隐蔽、复杂和长期的攻击，会造成巨大的经济成本，并侵犯敏感信息的安全。来自APT的数据和控制流命令将新的信息流引入目标计算机系统。动态信息流跟踪（DIFT）是一种很有前途的针对APT的检测机制，它可以污染系统中的可疑输入源，并根据定义良好的安全策略在某些进程中验证受污染的流。由于系统引入了大量资源和性能开销，因此在大规模网络系统中使用DIFT防御APT受到了限制。本文的目标是为成功检测APT的资源高效DIFT建模。我们开发了一个游戏理论框架，并提供了一个DIFT分析模型，该模型能够研究DIFT中资源效率和检测质量之间的权衡。我们提出的无限大、非零和随机博弈捕获了DIFT的性能参数，如假警报和假阴性，并考虑了一个攻击者模型，在该模型中，如果APT在之前的尝试中失败，则可以重新发起攻击，从而持续威胁系统。我们假设DIFT的一些性能参数未知。我们提出了一种无模型强化学习算法，该算法收敛于APT和DIFT之间折扣随机博弈的纳什均衡。我们在一个真实的国家状态攻击数据集上执行并评估了所提出的算法。
关于整个系列，请参见[Zbl 1428.68003号].

MSC公司：

68平方米25 计算机安全
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
91A15型 随机对策，随机微分对策
91A80型 博弈论的应用

关键词：

计算机系统的安全;推进持续威胁;动态信息流跟踪;随机博弈;强化学习

软件：

TaintDroid公司;戴坦
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Sahabandu}等人，Lect。注释计算。科学。11836117-438（2019年；兹比尔1440.68040）
全文： 内政部

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