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공격 그래프와 강화학습 기반 취약점 평가를 위한 공격 경로 분석
An Attack Graph and Reinforcement Learning-Based Analysis of Attack Paths for Vulnerability Assessment
- 김진혁;
- 한명묵
초록
취약점 분석 평가는 사이버 위협에 대한 시스템 및 네트워크의 보안 결함을 한정된 시간 ·내에 최대한 식별하여 심각도를 측정하는 일련의 과정이다 현대 네트워크의 규모와 복잡성 . 을 고려하였을 때 취약점을 보다 명확히 파악하고 분석하는 것이 중요하다 공격 그래프는 , . 각 취약점을 독립적인 개체로 간주하지 않고 취약점 간 상호 관계성 의존성 등을 고려하여 ,취약점 분석을 수행할 수 있다 강화학습은 학습 에이전트가 환경과 상호작용을 통해 누적 . 보상을 최대화하는 행동을 선택하는 학습법이다 본 논문은 효율적인 취약점 분석 평가를 . ·위해 공격 그래프와 강화학습을 결합한 프레임워크를 제안한다 해당 프레임워크에서는 공 . 격 그래프를 강화학습을 위한 환경으로 변환한다 이후 보상 함수를 설정하고 강화학습 알 . ,고리즘인 을 활용하여 학습한다 학습을 마치면 결과 그래프를 그려 학습 파라미 Q-learning . ,터 별 누적 보상과 에이전트의 학습 과정을 비교한다 그래프 이외에 결과 데이터를 추출 및 . 정제하여 가장 취약한 경로를 시각화하고 경로상의 노드를 정리하여 읽기 쉬운 데이터로 제 ,공한다.
키워드
공격 그래프 강화학습 네트워크 보안; Attack Graph; Reinforcement Learning; Network Security
- 제목
- 공격 그래프와 강화학습 기반 취약점 평가를 위한 공격 경로 분석
- 제목 (타언어)
- An Attack Graph and Reinforcement Learning-Based Analysis of Attack Paths for Vulnerability Assessment
- 저자
- 김진혁; 한명묵
- 발행일
- 2025-02
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 35
- 호
- 1
- 페이지
- 16 ~ 24