Bakalářská práce

Reinforcement Learning for Efficient Attack Agents Training

Glenn Fischer
Anotace

Umelá inteligencia otvára nové možnosti skúmania a odhaľovania nových útočných stratégií bez skutočného ohrozenia siete. Jedným z najperspektívnejších prístupov k tvorbe útočných entít prostredníctvom strojového učenia je reinforcement learning, tj. spätnoväzobné učenie. Tento prístup umožňuje vytvárať obranné postupy proti útokom, ktoré sa v realite neodohrali, ale ich realizácia je možná. Spätnoväzobné …více

Abstract

By using AI within a simulation, we create a means of discovering new attack strategies without the dangers of actual network attacks. One of the most promising machine learning approaches to creating attack agents is reinforcement learning. Using this approach, it is possible to create defences against attacks that have not taken place in real systems. While reinforcement learning agents may …více

Klíčová slova
reinforcement learning cyber-attack simulator topology generation Q-learning SARSA
Zadání práce
Reinforcement learning has been gaining attention among cybersecurity practitioners recently. Environments simulating and emulating cyberspace are being developed and initial efforts to train attack and defend agents are being taken. This thesis will investigate the possibilities of application of reinforcement learning to train the attack agents that will discover the defense mechanism and choose an optimal strategy to reach the mission goal. As part of the thesis, the student will
  • get familiar with reinforcement learning,
  • learn to operate the cybersecurity environment emulator,
  • implement an automated generator of the topologies for the emulator enabling various optional parameters setting,
  • deploy the generated topologies into the environment emulator,
  • train a sample agent(s) with a given set of actions that will be able to evade the defense mechanisms, and evaluate its efficiency.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
20. 5. 2022 09:54, RNDr. Tomáš Jirsík, Ph.D.
Plný text práce
1,7 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
28. 6. 2022
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Tomáš Jirsík, Ph.D.
abs FI MU, PřF MU

Oponent

RNDr. Martin Drašar, Ph.D., učo 98998
PB DKSD ÚVT MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Informatika

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.