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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,776 - 1,787 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.11.1776
이용수
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네트워크의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 악의적인 공격자에 의한 보안 위협은 지속적으로 증가하고 있다. 잠재적인 사이버 공격에 대처하기 위해 다양한 테스트 방법이 개발되어 타깃 네트워크의 보안을 평가하고 실제 적대자를 생성하여 일련의 전략적 공격 행동(COA, Course of Action)을 탐색한다. 그러나 현재의 공격 COA 기술에는 특히 크고 복잡한 네트워크의 경우 비용이 많이 들고 광범위한 인적 노력이 필요하다는 점이 있다. 또한, 불확실한 네트워크의 상태에 대한 자율적 공격의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 맥락에서, 강화학습 기반 접근법은 유망한 해결책으로, 본 논문에서는 강화학습 기반 공격 COA 전략의 최신 연구 동향과 그 한계점을 소개한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 사이버 위협 공격 COA 탐색 기술
Ⅲ. 강화학습 기반 공격 COA 탐색 기술
Ⅳ. 공격 COA 시뮬레이션 프레임워크
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (42)
참고문헌 신청
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J. Y. Lee, D. S. Moon, and I. K. Kim, “Technological trends in cyber attack simulations,” Electr. and Telecommun. Trend, vol. 35, no. 1, pp. 34-48, 2020.
P. P. Reese, “Military decision making process: Lessons and best practices,” Center for Army Lessons Learned Fort Leavenworth United States, pp. 27-63, 2015.
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