何时重置密钥：基于学习的安全更新最优时机
机器学习
2016-12-05 v2 人工智能
密码学与安全
摘要
网络安全日益受到高级持续性攻击的威胁。由于此类攻击通常旨在反复使系统（或关键资源，例如用户账户）失效，防御者必须持续更新其安全措施，以在被攻陷的风险与安全更新成本之间取得平衡。此外，由于高级攻击的隐蔽性，这些决策往往需要在有限且延迟的反馈下做出。除针对性攻击外，这种不完全信息下的最优时机策略在网络安全中具有广泛应用，例如密钥轮换、密码更改、补丁应用和虚拟机刷新。然而，关于最优时机的严谨研究很少。而且，现有解决方案通常依赖于防御者已知的预定义攻击模型，而实践中往往并非如此。本工作中，我们针对未知隐蔽攻击下安全更新最优时机问题做出初步努力。我们考虑了具有非对称反馈和未知攻击时间分布的经典 FlipIt 博弈模型的一个变体，其为连续安全更新提供了通用模型。随后防御者的问题被建模为一个具有依赖臂的时间关联赌博机问题。我们推导了基于上置信界的学习策略，与仅在攻击时间分布已知时才能导出的最优周期防御策略相比，实现了较低的遗憾值。
引用
@article{arxiv.1612.00108,
title = {When to Reset Your Keys: Optimal Timing of Security Updates via Learning},
author = {Zizhan Zheng and Ness B. Shroff and Prasant Mohapatra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.00108},
year = {2016}
}
备注
9 pages, 2 figures; accepted by the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), San Francisco, CA, USA, Feb. 2017