Nghiên Cứu Tự Động Hóa Khai Thác Mạng Dựa Trên Học Tăng Cường Phân Cấp

LỜI CẢM ƠN

1. TÓM TẮT ĐỀ TÀI

2. TỔNG QUAN

2.1. Giới thiệu vấn đề

2.2. Giới thiệu những nghiên cứu liên quan

2.2.1. Công trình nghiên cứu Automating Privilege Escalation with Deep Reinforcement Learning

2.2.2. Công trình nghiên cứu Automating post-exploitation with deep reinforcement learning

2.2.3. Công trình nghiên cứu An Intelligent Penetration Testing Method Using Human Feedback

2.2.4. Công trình nghiên cứu Raiju: Reinforcement Learning-Guided Post-Exploitation for Automating Security Assessment of Network Systems

2.3. Nhận định về các nghiên cứu liên quan

2.4. Định hướng phát triển từ các nghiên cứu liên quan

2.5. Mục tiêu, đối tượng, và phạm vi nghiên cứu

2.5.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.5.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

2.6. Cấu trúc khóa luận tốt nghiệp

3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. Kiểm thử xâm nhập

3.2. Hậu khai thác xâm nhập

3.3. Kiểm thử xâm nhập tự động

3.4. Deep Learning hoạt động như thế nào?

3.5. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

3.5.1. Quy trình quyết định Markov (Markov Decision Process - MDP)

3.5.2. Tổng quan mô hình học tăng cường

3.5.3. Mô hình học tăng cường sâu

3.5.4. Các thuật toán Deep Reinforcement Learning

3.5.4.1. Value-based và Policy-based

3.5.4.2. Actor và Critic

3.5.4.3. Thuật toán Advantage Actor Critic (A2C)

3.5.4.4. Thuật toán Proximal Policy Optimization (PPO)

3.5.5. Mô hình học tăng cường sâu phân cấp

4. MÔ HÌNH HỌC TĂNG CƯỜNG SÂU PHÂN CẤP CHO QUÁ TRÌNH TỰ ĐỘNG HÓA HẬU KHAI THÁC XÂM NHẬP

4.1. Định nghĩa 2 lớp tác nhân Upper-level Agent và Lower-level Agent của tác nhân học tăng cường sâu phân cấp (HDRL Agent)

4.1.1. Upper-level Agent

4.1.2. Lower-level Agent

4.1.3. Mô hình học tăng cường sâu phân cấp trong tự động hóa hậu khai thác xâm nhập

5. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM, PHÂN TÍCH - ĐÁNH GIÁ

5.1. Thiết lập thí nghiệm

5.1.1. Tổng quan môi trường thí nghiệm

5.1.2. Ý tưởng cho việc tăng tốc quá trình huấn luyện

5.1.3. Chi tiết quá trình huấn luyện

5.2. Kết quả khai thác của công cụ

5.3. Tổng quan quá trình huấn luyện

5.4. Thời gian huấn luyện của hai thuật toán HA2C và HPPO

5.5. Kết quả thực nghiệm trên các môi trường đánh giá (testing)

5.6. Kết luận việc so sánh giữa hai thuật toán HA2C và HPPO từ kết quả của quá trình thực nghiệm

5.6.1. Kết quả đạt được

5.6.2. Khó khăn và thách thức

5.6.3. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Tự Động Hóa Khai Thác Mạng

Nghiên cứu tự động hóa khai thác mạng dựa trên học tăng cường phân cấp đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực an ninh mạng. Với sự phát triển của công nghệ, việc áp dụng các phương pháp tự động hóa giúp nâng cao hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trong quá trình kiểm thử thâm nhập. Học tăng cường phân cấp (HDRL) là một trong những phương pháp hứa hẹn, cho phép tối ưu hóa các hành động trong quá trình khai thác mạng.

1.1. Khái Niệm Về Tự Động Hóa Khai Thác Mạng

Tự động hóa khai thác mạng là quá trình sử dụng các thuật toán và công nghệ để thực hiện các cuộc tấn công mạng mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong việc phát hiện và khắc phục các lỗ hổng bảo mật.

1.2. Lợi Ích Của Học Tăng Cường Phân Cấp

Học tăng cường phân cấp cho phép phân chia các tác vụ phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, giúp cải thiện hiệu suất và khả năng ra quyết định của hệ thống. Điều này đặc biệt hữu ích trong các kịch bản kiểm thử thâm nhập, nơi mà không gian hành động rất lớn.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Tự Động Hóa Khai Thác Mạng

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc tự động hóa khai thác mạng cũng đối mặt với nhiều thách thức. Độ phức tạp của các kịch bản tấn công và không gian hành động rộng lớn có thể làm giảm hiệu suất của các hệ thống tự động. Cần có các giải pháp hiệu quả để khắc phục những vấn đề này.

2.1. Độ Phức Tạp Của Kịch Bản Tấn Công

Các kịch bản tấn công ngày càng trở nên phức tạp, đòi hỏi các hệ thống tự động phải có khả năng xử lý nhiều tình huống khác nhau. Điều này tạo ra áp lực lớn cho các thuật toán học máy trong việc đưa ra quyết định chính xác.

2.2. Không Gian Hành Động Rộng Lớn

Không gian hành động rộng lớn có thể dẫn đến việc các thuật toán gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các hành động tối ưu. Việc phân tách các hành động thành các nhóm nhỏ hơn có thể giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống.

III. Phương Pháp Tự Động Hóa Khai Thác Mạng Hiệu Quả

Để giải quyết các thách thức trong tự động hóa khai thác mạng, nhiều phương pháp đã được đề xuất. Trong đó, mô hình học tăng cường sâu phân cấp (HDRL) nổi bật với khả năng tối ưu hóa các hành động trong quá trình kiểm thử thâm nhập.

3.1. Mô Hình Học Tăng Cường Sâu Phân Cấp

Mô hình HDRL sử dụng hai lớp tác nhân để xử lý các hành động khác nhau trong quá trình hậu khai thác. Điều này giúp tăng cường khả năng ra quyết định và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

3.2. Ứng Dụng Các Thuật Toán Học Tăng Cường

Các thuật toán như A2C và PPO được áp dụng trong mô hình HDRL để tối ưu hóa quá trình khai thác. Những thuật toán này cho phép hệ thống học hỏi từ các trải nghiệm trước đó và cải thiện khả năng ra quyết định.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về tự động hóa khai thác mạng đã cho thấy nhiều ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực an ninh mạng. Các công cụ tự động hóa giúp nâng cao hiệu quả kiểm thử thâm nhập và giảm thiểu rủi ro cho các tổ chức.

4.1. Công Cụ Kiểm Thử Thâm Nhập Tự Động

Các công cụ như Metasploit và PowerShell Empire đã được cải tiến để hỗ trợ quá trình tự động hóa khai thác. Những công cụ này giúp các chuyên gia an ninh mạng thực hiện kiểm thử một cách hiệu quả hơn.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu Thực Tế

Kết quả từ các nghiên cứu cho thấy mô hình HDRL có khả năng đạt được mục tiêu kiểm thử với số lượng thao tác tối thiểu, cho thấy tính hiệu quả của phương pháp này trong thực tế.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu về tự động hóa khai thác mạng dựa trên học tăng cường phân cấp mở ra nhiều triển vọng cho tương lai. Việc cải tiến các thuật toán và mô hình sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong quá trình kiểm thử thâm nhập.

5.1. Triển Vọng Phát Triển

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các mô hình học máy sẽ ngày càng được cải tiến, giúp nâng cao khả năng tự động hóa trong lĩnh vực an ninh mạng.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc kết hợp nhiều phương pháp khác nhau để tối ưu hóa quá trình tự động hóa khai thác mạng, từ đó nâng cao tính hiệu quả và độ chính xác.

Nghiên Cứu Phương Pháp Tự Động Hóa Khai Thác Xâm Nhập Hệ Thống Mạng Dựa Trên Học Tăng Cường Phân Cấp