CyberBattleSim אַ סייבער באַפאַלן סימיאַלייטער פון מייקראָסאָפֿט

פאַר הילף אָרגאַניזאַציעס צו צוגרייטן פֿאַר אַ סייבער אַטאַק, Microsoft האט באפרייט אַ נייַ געצייַג וואָס אָפפערס אַ טריינינג סימיאַליישאַן מאָדעל באזירט אויף ריינפאָרסט לערנען. די מקור קאָד פון CyberBattleSim איז געמאכט אין פּיטהאָן און די OpenAI גים צובינד, עס איז אָפֿן מקור לייסאַנסט אונטער די MIT דערלויבעניש און עס איז דערמאנט אַז די טריידמאַרקס אָדער לאָגאָס פון פּראַדזשעקס, פּראָדוקטן אָדער באַדינונגען, כּולל די אָטערייזד נוצן פון די טריידמאַרקס אָדער מיקראָסאָפט לאָגאָס און איז אונטערטעניק צו די מיקראָסאָפט טריידמאַרק און טריידמאַרק גיידליינז.

CyberBattleSim איז אַן עקספּערימענטאַטיאָן פאָרשונג פּלאַטפאָרמע צו פאָרשן די ינטעראַקשאַן פון אָטאַמייטיד אגענטן אַפּערייטינג אין אַ סימיאַלייטיד אַבסטראַקט געשעפט נעץ סוויווע. די סימיאַליישאַן אָפפערס אַ הויך-אַבסטראַקציע פון ​​קאָמפּיוטער נעטוואָרקס און סייבער זיכערקייט קאַנסעפּס. די פּיטאַן-באזירט עפֿן אַי גים צובינד ינייבאַלז אָטאַמייטיד טריינינג פֿאַר אַגענט מיט אַלגערידאַמז פֿאַר ריינפאָרסמאַנט.

די סימיאַליישאַן סוויווע איז פּאַראַמעטערייזד דורך אַ פאַרפעסטיקט נעץ טאַפּאַלאַדזשי און אַ סכום פון וואַלנעראַביליטיז אַז אגענטן קענען נוצן צו מאַך לאַטעראַל אין די נעץ. דער אַטאַקער ס ציל איז צו נעמען פאַרמעגן פון אַ טייל פון די נעץ דורך עקספּלויטינג וואַלנעראַביליטיז געפֿונען אין די נאָודז פון די קאָמפּיוטער.

ווען דער אַטאַקער פרוווט צו פאַרשפּרייטן איבער די נעץ, אַ דיפענדינג אַגענט וואַטשיז די נעץ אַקטיוויטעט און פרווון צו דעטעקט קיין אנפאלן וואָס זענען געשעעניש און פאַרמינערן די פּראַל אויף די סיסטעם דורך יוויקטינג די אַטאַקער.

מיר צושטעלן אַ יקערדיק סטאָכאַסטיק פאַרטיידיקער וואָס דיטעקץ און מיטאַגייץ אָנגאָינג אנפאלן באזירט אויף פּרעדעפינעד שאַנסן פון הצלחה. מיר ינסטרומענט מיטיגיישאַן דורך שייַעך-ימאַגינג ינפעקטאַד נאָודז, אַ פּראָצעס אַבסטראַקטלי מאָדעלעד ווי אַ מאַלטי-שריט סימיאַליישאַן אָפּעראַציע.

ריינפאָרסמאַנט לערנען איז אַ קאַטעגאָריע פון ​​מאַשין לערנען אין וואָס אָטאַנאַמאַס אַגענץ לערנען צו מאַכן דיסיזשאַנז דורך אַקטינג אין לויט מיט זייער סוויווע.

דער ציל פון סייבער סאַקאָנע סימיאַליישאַן איז צו פֿאַרשטיין ווי אַ אַטאַקער מאַנידזשיז צו גאַנווענען קאַנפאַדענשאַל אינפֿאָרמאַציע. דורך לערנען זייער ינטרוזשאַן טעקניקס, דיפענדערז קענען בעסער ריכטנ זיך ריסקס און לופּכאָולז און אָנהייבן קערעקטיוו אַקשאַנז.

אָבער, מיר מוזן נישט פאַרלירן די פאַקט אַז די פאַרטיידיקונג טימז זענען שטענדיק אַ שריט הינטער די אַטאַקערז וואָס באַשליסן וואָס באַפאַלן וועקטאָר צו נוצן בשעת די דיפענדערז האָבן צו צוגרייטן אָן געוואוסט ווו די באַפאַלן וועט פּאַסירן. אין קורץ, די ראָלע פון ​​אַ גאָולקיפּער אויבן אַלע אַ קאָלעקטיוו וואָס קענען אויך כעזשבן הינטער און אויבן אים ...

סייבערבאַטלערסים סייבער באַפאַלן סינעריאָוז זענען וועריד און זיי גיין פֿון די גנייווע פון ​​קראַדענשאַלז צו די פילטריישאַן פון פּראָפּערטיעס פון די נאָודז פֿאַר די עסקאַלירונג פון פּריווילאַדזשאַז, און אפילו די עקספּלויטיישאַן פון Sharepoint זייטלעך דורך קאַמפּראַמייז די SSH קראַדענשאַלז.

מייקראָסאָפֿט די ספּעציפיצירן אויך אַז די גים סוויווע אַלאַוז גרויס בייגיקייט אין קוסטאָמיזאַטיאָן און קאַנפיגיעריישאַן צו סימולירן סייבער אַטאַקס. דער אַרויסגעבער האט אויך אַרייַנגערעכנט אַ בענטשמאַרק געצייַג צו מעסטן און פאַרגלייכן די הצלחה פון סייבער פאַרטיידיקונג אַקשאַנז באזירט אויף מאַשין לערנען.

"די סימיאַליישאַן אין סיבערבאַטטעלסים איז סימפּליסטיק, וואָס האט זייַן אַדוואַנטידזשיז: די העכסט אַבסטראַקט נאַטור פּריווענץ דירעקט אַפּלאַקיישאַן צו פאַקטיש-וועלט סיסטעמען, אַזוי פּראַוויידינג שוץ קעגן די פּאַטענטשאַלי שעדלעך נוצן פון אָטאַמייטיד אגענטן טריינד מיט אים.

עס אויך אַלאַוז אונדז צו פאָקוס אויף ספּעציפיש אַספּעקץ פון זיכערהייט וואָס מיר וועלן צו לערנען און געשווינד עקספּערימענט מיט די לעצטע אַלגערידאַמז פון מאַשין לערנען און קינסטלעך סייכל: מיר איצט פאָוקיסינג אויף לאַטעראַל באַוועגונג טעקניקס, מיט דער ציל צו פֿאַרשטיין ווי די טאָפּאָלאָגי און קאַנפיגיעריישאַן פון די נעץ אַפעקץ די טעקניקס. מיט דעם ציל אין זינען, מיר געדאַנק מאָדעלינג פאַקטיש נעץ פאַרקער איז ומנייטיק, אָבער דאָס זענען וויכטיק לימיטיישאַנז וואָס צוקונפֿט קאַנטראַביושאַנז קענען זוכן צו אַדרעס. "

לעסאָף אויב איר זענט אינטערעסירט צו וויסן מער וועגן אים וועגן CyberBattleSim אָדער אויב איר ווילט צו נוצן דעם געצייַג אין דיין סיסטעם, איר קענט באַראַטנ די דעטאַילס און / אָדער ינסטאַלירונג און ינסטראַקשאַנז אין די ווייַטערדיק לינק.


דער אינהאַלט פון דעם אַרטיקל אַדכיר צו אונדזער פּרינציפּן פון לייט עטיקס. צו מעלדונג אַ טעות גיט דאָ.

זייט דער ערשטער צו באַמערקן

לאָזן דיין באַמערקונג

אייער בליצפּאָסט אַדרעס וועט נישט זייַן ארויס.

*

*

  1. פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר די דאַטן: Miguel Ángel Gatón
  2. ציל פון די דאַטן: קאָנטראָל ספּאַם, קאָמענטאַר פאַרוואַלטונג.
  3. לעגיטימאַטיאָן: דיין צושטימען
  4. קאָמוניקאַציע פון ​​די דאַטן: די דאַטן וועט נישט זיין קאַמיונאַקייטיד צו דריט פּאַרטיעס אַחוץ דורך לעגאַל פליכט.
  5. דאַטן סטאָרידזש: דאַטאַבייס כאָוסטיד דורך Occentus Networks (EU)
  6. רעכט: צו קיין צייט איר קענט באַגרענעצן, צוריקקריגן און ויסמעקן דיין אינפֿאָרמאַציע.

בול (אמת)