Treinando Agentes de Cibersegurança com Aprendizado por Reforço

Na era de ameaças cibernéticas crescentes, garantir a segurança dos sistemas de tecnologia operacional (OT), especialmente em ambientes marítimos, é fundamental. A Cibersegurança envolve proteger sistemas computacionais e redes contra ataques maliciosos. Este artigo fala sobre um método para treinar agentes de cibersegurança usando Aprendizado por Reforço (RL), que permite que esses agentes aprendam a responder de forma eficaz a ameaças cibernéticas.

#O que é Aprendizado por Reforço?

Aprendizado por reforço (RL) é um tipo de aprendizado de máquina onde um agente aprende a tomar decisões interagindo com seu ambiente. Ele aprende com suas ações, recebendo recompensas ou punições com base em suas decisões. O objetivo principal é maximizar a recompensa geral, fazendo melhores escolhas ao longo do tempo. Essa abordagem é útil para problemas complexos onde a programação tradicional pode não funcionar.

#O Ambiente IPMSRL

Para treinar esses agentes de RL, foi criado uma simulação especial chamada Ambiente de Aprendizado por Reforço do Sistema de Gestão de Plataforma Integrada (IPMSRL). Essa simulação modela o sistema de gestão de um navio sob condições de ataque cibernético. Aqui, os sistemas computacionais controlam várias funções do barco, incluindo propulsão, energia e direção.

O ambiente IPMSRL oferece uma maneira para os agentes de RL aprenderem a responder a ameaças cibernéticas em um ambiente controlado. O ambiente inclui alertas sobre possíveis atividades maliciosas e permite que o agente tome ações como conter, erradicar ou se recuperar de uma infecção.

#Treinando Agentes de RL

Os agentes de RL são treinados para lidar com diferentes níveis de dificuldade dentro da simulação. Esses níveis de dificuldade refletem desafios do mundo real. Por exemplo, a simulação replica cenários onde os alertas podem ser falsos positivos ou onde há atrasos na notificação de alertas.

Através de testes, foi descoberto que treinar os agentes em um ambiente mais simples primeiro e depois aumentar gradualmente a dificuldade, conhecido como aprendizado por currículo, pode melhorar seu desempenho. Esse método permite que os agentes construam sobre seu conhecimento, facilitando o enfrentamento de tarefas mais complexas depois.

#Mascaramento de Ações

Outra técnica usada para melhorar o processo de treinamento é o mascaramento de ações. Esse método restringe as ações que um agente de RL pode tomar com base no que está acontecendo no ambiente. Por exemplo, se não há alerta em um sistema infectado, o agente não pode escolher conter ou erradicar aquele sistema. Ao limitar as ações possíveis, os agentes podem focar nas decisões mais relevantes e aprender de forma mais eficaz.

Usar mascaramento de ações mostrou levar a um melhor desempenho e tempos de treinamento mais rápidos. Os agentes aprendem a priorizar ações essenciais em vez de irrelevantes, o que é crucial em um contexto de cibersegurança.

#Combinando Técnicas

Os melhores resultados foram alcançados combinando aprendizado por currículo e mascaramento de ações. Treinar agentes usando ambos os métodos permitiu um desempenho mais alto em períodos de tempo mais curtos. Quando essas técnicas foram aplicadas juntas, os agentes conseguiram responder de forma mais eficaz a cenários de alerta complexos.

Por exemplo, nas condições de treinamento mais difíceis, um agente treinado com ambos os métodos obteve uma média de recompensa de 0,137 episódios, significativamente melhor do que os agentes que foram treinados apenas com um método ou aqueles que não usaram nenhuma técnica.

#Resultados do Treinamento

Os testes revelaram que os agentes treinados com essas técnicas avançadas superaram um defensor codificado, que tinha regras rígidas para a tomada de decisões com base em orientações de especialistas. Enquanto o defensor codificado teve um desempenho razoável, ele teve dificuldades em ambientes desafiadores onde os agentes treinados com RL conseguiram ajustar suas estratégias com base nas condições em tempo real.

Os agentes de RL foram capazes de adaptar suas respostas aos alertas com base em experiências passadas, aprendendo a priorizar ameaças reais em vez de possíveis falsos alertas. Essa adaptabilidade é uma das grandes vantagens de usar RL para cibersegurança.

#Realismo na Simulação

O ambiente IPMSRL é projetado para imitar as condições do mundo real o mais próximo possível. Embora ainda seja uma representação abstrata de um sistema marítimo, ele incorpora elementos críticos como alertas falsos positivos e atrasos nos alertas. Esse realismo permite um treinamento mais eficaz, garantindo que os agentes estejam melhor preparados para ameaças cibernéticas reais.

Conforme a dificuldade do ambiente aumentou, o desempenho do defensor codificado caiu significativamente. Os agentes de RL, por outro lado, mostraram uma melhor adaptabilidade, demonstrando sua capacidade de lidar com situações complexas e dinâmicas.

#Trabalho Futuro

Mais pesquisas são necessárias para aprimorar o ambiente IPMSRL para cenários de treinamento ainda mais realistas. Isso inclui refinar os modelos usados para treinamento e continuar explorando o equilíbrio entre mascaramento de ações e aprendizado por currículo. Além disso, entender como integrar medidas de segurança nos processos de aprendizado desses agentes será crucial à medida que a dependência de sistemas de cibersegurança autônomos aumenta.

Além disso, examinar como construir confiança nesses agentes quando aplicados em situações do mundo real é essencial. A confiança é vital ao implantar sistemas automatizados que interagem diretamente com infraestrutura crítica.

#Conclusão

Na cibersegurança, especialmente em tecnologia operacional, o nível de risco é alto. Ter sistemas confiáveis e eficientes em funcionamento é vital para proteger contra potenciais ataques cibernéticos. A combinação de técnicas de aprendizado por reforço, particularmente mascaramento de ações e aprendizado por currículo, mostrou grande promessa no treinamento de agentes de cibersegurança eficazes.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, é essencial desenvolver novas estratégias e ferramentas para combater ameaças cibernéticas. Os avanços nos métodos de treinamento discutidos aqui contribuem para um campo em crescimento que visa criar sistemas mais inteligentes e responsivos, capazes de proteger a infraestrutura vital de danos.