Модель автоматизированной системы имитации атак на основе машинного обучения

М. М. Греков

Тульский государственный университет

Аннотация: Рассматривается применение методов машинного обучения для построения интеллектуальной системы имитации атак, ориентированной на автоматизацию тестирования на проникновение в рамках обеспечения сетевой безопасности. Традиционные методы проведения таких тестов характеризуются высокой трудоемкостью и существенными затратами времени и ресурсов. Разработанная модель использует алгоритмы генеративного состязательного имитационного обучения и обучения с подкреплением. Это позволяет воспроизводить поведение атакующих и формировать реалистичные сценарии, приближенные к действиям профессиональных специалистов по безопасности. Особенность модели заключается во введении семантических вознаграждений — они позволяют учитывать не только сам факт достижения цели, но и такие параметры, как новизна атакующего действия и его скрытность. Для повышения устойчивости к изменениям в сетевой среде модель может быть расширена двумя дискриминаторами. Также предусмотрена возможность многоагентного взаимодействия, что позволяет моделировать скоординированные атаки, имитирующие действия нескольких злоумышленников.

Ключевые слова: информационная безопасность, генеративное состязательное имитационное обучение, имитация атак, машинное обучение.

Поступила в редакцию: 30.01.2025
Принята в печать: 15.09.2025

DOI: 10.14357/08696527250307