面向网络安全的对抗式遗传编程：一个遗传编程大有可为的新兴应用领域
密码学与安全
2020-04-10 v1 人工智能
机器学习
摘要
网络安全对抗与交锋无处不在且永不停息。我们勾勒出“面向网络安全的对抗式遗传编程”这一研究主题，其借助遗传编程（GP）来复现并研究网络对抗者的行为及其交锋的动态过程。面向网络安全的对抗式遗传编程涵盖了一个关键问题域中已有及紧迫的研究努力，可以说占据了遗传编程大有可为的前沿位置。此外，它提出了围绕通过以不同抽象表达来用 GP 演化复杂行为的研究问题，并提供了重新连接机器学习、人工生命、基于智能体的建模以及网络安全社群的机遇。我们提出了一个名为 RIVALS 的框架，支持对网络安全军备竞赛的研究。其目标是通过计算建模与仿真来阐明遭受攻击时网络网络的动态。
引用
@article{arxiv.2004.04647,
title = {Adversarial Genetic Programming for Cyber Security: A Rising Application Domain Where GP Matters},
author = {Una-May O'Reilly and Jamal Toutouh and Marcos Pertierra and Daniel Prado Sanchez and Dennis Garcia and Anthony Erb Luogo and Jonathan Kelly and Erik Hemberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04647},
year = {2020}
}