基于强化学习的自动化红队测试计划构建与验证

摘要：

自动化红队测试是当前研究的热点问题，旨在更加高效、低成本和可重复地进行网络安全评估。自动攻击计划生成是自动化红队测试的重要部分，目的是替代安全专家进行攻击计划过程。将强化学习与红队测试问题相结合，将红队测试过程建模为马尔可夫决策模型，利用基于策略(Policy Gradient)和基于价值(Q-Learning、SARSA和Deep Q Network)的强化学习算法，在仿真环境中训练代理完成攻击计划的构建；在实验环境中验证攻击计划的可行性和适应性。仿真和实验结果表明，PG算法只学习到非最优攻击计划，收敛速度慢；Q-Learning、SARSA和DQN算法能学习到最优攻击计划，Q-Learning算法收敛速度最快，SARSA算法次之，DQN算法最慢；利用强化学习算法构建的攻击计划具有较好的可行性和适应性。

内容目录

1  模型与理论基础

1.1  马尔可夫决策模型与强化学习理论

1.2  自动攻击计划的表示

2  攻击者建模

2.1  攻击者的知识

2.2  攻击者的能力

2.3  基于计划的攻击者策略

3  实验

3.1  马尔可夫决策场景

3.2  设置奖励机制

3.3  仿真与实验

3.3.1  仿真

3.3.2  实验

3.4  实验结果及分析

4  结  语

渗透测试是在不影响目标系统网络的前提下，利用系统漏洞获得系统控制权的安全测试方法。与通常侧重于漏洞利用的渗透测试不同，红队测试通过模拟黑客真实的攻击行为(包括黑客的技术、程序、工具和目标)来评估网络系统的整个状态。然而，红队测试成本较高，耗时较长，还有专业知识