強化学習を使った自動侵入テストの改善

今日のデジタル社会では、情報システムのセキュリティを守ることがすごく大事だよね。コンピュータシステムのセキュリティをチェックするための一つの効果的な方法がペネトレーションテスト（PT）なんだ。このプロセスは、悪意のある人たちによって悪用される可能性のある弱点を特定するのに役立つんだ。従来のPTはスキルのあるプロが必要で、時間がかかり、労力もすごくかかるから、時には数日や数週間もかかることがある。それに手動のテストだとシステムのダウンタイムも大きくなることがあるから、自動化されたペネトレーションテスト技術（AutoPT）の需要が強いんだ。

効率を上げるために、自動化されたペネトレーションテストのためのいくつかの高度なツールやフレームワークが作られているよ。たとえば、Metasploitはよく使われるツールで、情報を集めたり脆弱性を利用したりするのに役立つんだ。だけど、今あるツールの多くは能力が限られていて、特定のタスクにしか焦点を当てられず、総合的な評価を独自に行うことはできないんだ、人間のテスターとは違って。

ペネトレーションテストを強化するための有望なアプローチは、強化学習（RL）を使うことなんだ。RLは人工知能（AI）の一分野で、コンピュータプログラム、つまりエージェントが環境内で特定の目標を達成するために意思決定を行うんだ。エージェントは自分の行動から学んで、受け取る報酬に基づいて調整していく、これは人間が経験から学ぶのと似てるんだ。RLはすでに自動運転車やロボティクス、ゲームプレイのAIなど、いろんなアプリケーションで成功を収めているんだ。

最近数年で、情報システムのPTにRLを使う研究が増えているよ。一部の研究では、PTプロセスを意思決定問題として再構成して、エージェントがアルゴリズムを使って最適な戦略を学べるようにしているんだ。たとえば、あるアプローチでは、深層Q学習を使って後処理タスクを自動化している。その他の研究では、RLを既存の産業用PTフレームワークと統合して手動作業を最小限に抑えているよ。

#自動ペネトレーションテストの課題

進展があったものの、既存のRLベースのPTアプローチはいくつかの課題に直面しているよ。大きな問題の一つはサンプリング効率で、エージェントは最適な戦略を学ぶために環境との多くのやり取りが必要なんだ。この必要は、ペネトレーションテスターがそれぞれのシナリオで選べるアクションの数が多いから生じるよ。

もう一つの課題は、エージェントに対する報酬の定義の複雑さなんだ。成功したアクションは普通ポジティブな報酬を受け取るけど、無効なアクションにはペナルティがあるんだ。でも、すべての必要なルールを捉えた単一の報酬関数を作るのは複雑で、エージェントが効果的に学ぶのが難しくなるんだ。

さらに、RLベースのPTはしばしば解釈性に苦しむことがあるよ。訓練の後、エージェントは現在のフェーズやテストプロセスでの次のステップを明確に示さないことがあるんだ。この不明瞭さはエージェントの決定やパフォーマンスへの信頼を損なう可能性があるんだ。

#知識を活用したアプローチの導入

これらの課題を克服するために、サイバーセキュリティの知識をRLと組み合わせた新しいフレームワーク、DRLRM-PTを提案するよ。このアプローチは、エージェントが複雑なタスクを小さく管理しやすいサブタスクに分解するのを助けて、学習効率を改善するんだ。

このフレームワークは、「報酬マシン」（RM）を使って認識されたサイバーセキュリティの知識ベースからのドメイン知識をエンコードするんだ。RMはPT中の一連のイベントを概説してプロセスを明確なサブタスクに分ける役割を果たすよ。また、PTの現在のフェーズに基づいて、エージェントに割り当てる報酬関数をカスタマイズすることで、報酬の柔軟性を高めるんだ。

この研究では、横移動をケーススタディとして注目しているよ。横移動は、ネットワークへの初期アクセスを取得した後に行う行動で、貴重な資産を制御するために深く進むことを指すんだ。このプロセスを導くために、RMを使って部分的に観察可能な意思決定問題として定式化するよ。

#DRLRM-PTフレームワークの説明

提案するフレームワークDRLRM-PTは、エージェントがペネトレーションテスターとして機能し、ターゲットネットワークシステムと関わる仕組みなんだ。ターゲット環境は、ホスト、ファイアウォール、ルーターなどのさまざまなコンポーネントで構成されているよ。エージェントは脆弱性をスキャンしたり、エクスプロイトを試みたりするなどのPTアクションの範囲から選ぶことができるんだ。

エージェントが環境と相互作用する中で、アクションの結果に基づいて観察を行うよ。即時報酬は、エージェントが目標をどれだけ達成しているか、特にネットワーク内の重要なリソースを取得することにどれだけ成功しているかを反映するんだ。エージェントは、自分の学習経験を通じて全体の報酬を最大化しようとするよ。

このフレームワークでは、エージェントはサイバーセキュリティの知識をエンコードするRMによってサポートされるんだ。RMは状態マシンとして機能して、サブタスクの概説やエージェントが取るアクションに対する報酬関数を指定するのを助けるよ。PT中に検出されたイベントを追跡することで、RMはその状態を遷移させ、エージェントの学習プロセスを効果的に導くんだ。

#横移動におけるアクションと観察スペース

この研究では、横移動に関連する3つの主要なアクションタイプを考えているよ：

1. スキャン：これには、マシンやその接続、脆弱性データを見つけることでネットワークに関する重要な情報を収集することが含まれるんだ。

2. 脆弱性の悪用：これはさらにローカルとリモートの悪用に分類できるよ。ローカル悪用は、エージェントが接続されたノードで作業する時に発生する。一方、リモート悪用は、エージェントがまだアクセスしていないがすでに発見されたノードをターゲットにするんだ。

3. 接続：これにより、エージェントは特定の認証情報とポートを使用してノードに接続できるんだ。

エージェントが行動を実行した後にスキャン操作を通じて得られる観察も行われるよ。観察空間は、発見されたノードのカウント、ノードの権限レベル、発見されたプロパティ、漏洩された認証情報、エージェントが横移動を成功させたかどうかなどのいくつかのサブスペースから構成されているんだ。

#学習向上のための報酬マシンの設計

エージェントの行動を導き、より効率的に学ばせるためにRMを利用するんだ。簡略化されたRMは、3つの主要なサブタスクに焦点を当てているよ：

1. 新しい認証情報を発見する。
2. その認証情報を使って新しいノードに接続する。
3. 接続されたノードの権限を昇格させる。

このプロセスのフェーズは、エージェントが特定の目標に到達するまで繰り返されるんだ、たとえば重要なデータにアクセスすることとかね。

もっと詳細なRMも考察するよ。これには、より広範なタスクのセットが含まれているんだ。このRMでは、エージェントは最初に新しいノードを発見するように導かれ、その後認証情報を探し、新しいノードに接続し、最終的に権限を昇格させるようにしているんだ。このRMの複雑さが増すことで、学習プロセス中の指導とサポートがより正確になるんだ。

#テストの目標と方法論

横移動の主な目標は、ネットワーク内のできるだけ多くのノードを制御することだよ。PT中にRMに関連した報酬を最大化することで、エージェントがこの目標を効果的に達成するように導くことができるんだ。

エージェントを訓練して学習プロセスを向上させるために、RMを使った深層Q学習アルゴリズム（DQRM）を採用するよ。このアプローチにより、エージェントは戦略を洗練させ、時間をかけて全体的なパフォーマンスを向上させることができるんだ。

#シミュレーションプラットフォームと実験設定

実験には、ネットワーク内での横移動戦略をテストし評価するために開発されたオープンソースのシミュレーター、CyberBattleSimを使用するよ。このプラットフォームは、接続されたノードと脆弱性を持つグラフでモデル化されたシミュレーションネットワークを作成するんだ。

テスト用に2つのネットワーク環境が設定されているよ：CyberBattleChain（直線的な構造）とCyberBattleToyCtf（より複雑なメッシュ構造）なんだ。各ノードは、認証情報の漏洩や権限昇格につながる可能性のある脆弱性を含む特定のプロパティで設計されているよ。

シミュレーションでのエージェントの目的は、「フラッグ」と呼ばれる重要なリソースをできるだけ多くキャッチしつつ、できるだけ少ないアクションで行うことなんだ。

#実験分析と結果

フレームワークを検証し、2つの研究質問に取り組むための実験をデザインしたよ：

1. RMに導かれたエージェントは、RMなしのエージェントと比べてPTの学習効率を改善できるか？
2. 異なるRM設計はPTのパフォーマンスにどのように影響するか？

これらの質問を評価するために、4つのエージェント構成を比較したよ-2つは異なるRMを使ったDQRMアルゴリズムを使用し、2つはRMなしの従来のアプローチを使ったんだ。エージェントは両方の環境で訓練され、異なるフェーズでのパフォーマンスを評価したよ。

#訓練効率の結果

両方の環境で、DQRMフレームワークを利用したエージェントは、従来の方法を使用したエージェントよりも訓練効率が改善されたんだ。結果は、RMに導かれたエージェントが取り組んだアクション数が少ない割により高い平均報酬を達成できたことを示しているよ。

#評価パフォーマンスの発見

テストでは、DQRMエージェントがフラッグを効率的にキャッチして目標を達成する点で従来のエージェントを上回ったことが明らかになったんだ。エージェント間での平均ステップの違いは、RMがテストプロセスで実際に価値あるアドバンテージを提供していることを示しているよ。

#RM設計がパフォーマンスに与える影響

異なるRMに導かれたエージェントのパフォーマンスを分析した結果、詳細で構造化されたガイドラインを持つエージェントは、よりシンプルな設計を持つエージェントよりも良いパフォーマンスを発揮したんだ。ニュアンスのあるRMを持つエージェントは、PTプロセスをより効果的にナビゲートし、より少ないアクションで目標を達成することができたんだ。

#結論と今後の方向性

要するに、私たちが提案する知識を活用したAutoPTフレームワーク、DRLRM-PTは、ドメイン知識を強化学習プロセスに効果的に統合し、自動ペネトレーションテストの能力を向上させたんだ。私たちの研究は、テスト中にエージェントの学習効率とパフォーマンスを改善するためにRMを通じて構造化されたガイダンスを採用する重要性を強調しているよ。

今後の研究では、追加のサイバーセキュリティ知識ベースからのより洗練されたRMを調査して、さまざまなPTシナリオにおけるシステムの適応性と有効性を高めることを目指すよ。目標は、横移動を超えて他の重要なペネトレーションテストアプリケーションにAutoPTの範囲を広げることなんだ。