基于数字孪生生成式建模的变更管理
密码学与安全
2023-09-25 v1 机器学习
软件工程
摘要
中小型企业面临的一个关键挑战是安全地管理软件更新与变更。具体而言，随着网络安全威胁的快速演变，对软件系统进行变更、更新或打补丁对于领先于新兴威胁十分必要，且监管者或法定机构常强制要求采取这些措施以抵御威胁。然而，安全补丁或更新在投入生产系统前需要进行压力测试。在生产环境中进行压力测试存在风险并带来安全威胁。大型企业通常拥有非生产环境，可在其中实施变更并测试后再发布至生产环境。较小企业则不具备此类设施。在本工作中，我们展示了如何在云上创建“数字孪生”，尤其是面向 IT 与 IoT 混合环境。这些数字孪生充当非生产环境，可在其中应用变更，并在补丁发布前对系统安全地进行测试。此外，非生产数字孪生可用于收集系统数据，并手动或自动地对环境运行压力测试。本文展示了如何利用少量真实数据/交互样本，使用生成式人工智能(AI)模型生成测试场景以检查故障点。
引用
@article{arxiv.2309.12421,
title = {Change Management using Generative Modeling on Digital Twins},
author = {Nilanjana Das and Anantaa Kotal and Daniel Roseberry and Anupam Joshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12421},
year = {2023}
}