[3Xin2-52] 強化学習を用いたマルチプロセス擬似攻撃によるネットワーク環境の脆弱性検知
キーワード：強化学習、サイバーセキュリティ
近年，新型コロナウイルスの流行によるリモートワークの増加や企業や病院などの組織のDX化を背景に，サイバー攻撃の件数は大幅に増加しており，脆弱性検知技術の需要は拡大している．以前より広く利用されている脆弱性検知技術としては，ルールベースで生成した入力によりファジングテストやDDoS演習を行う手法が挙げられる．また，近年では強化学習を用いた擬似攻撃により脆弱性を検知する研究が存在する．強化学習を用いた手法には，膨大な行動空間から有効な効果的な行動を効率的に探索し，システムの脆弱性を活用する擬似攻撃を効率的に発見できるという利点がある．一方，機械学習を用いるため，ルールベースの手法に比べて擬似攻撃の生成時間が長くなりやすく，短い時間で複数の擬似攻撃を生成するようなマルチベクトル型DDoS攻撃などを再現できないという欠点が存在する．そこで本手法では，マルチエージェント強化学習を用いて複数プロセスによる擬似攻撃を学習し，複数のAgentによる擬似攻撃を実現する．
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