It-säkerheten hotas i allt högre grad av avancerade och ihållande attacker. Eftersom dessa attacker ofta är utformade för att inaktivera ett system (eller en kritisk resurs, t.ex. ett användarkonto) är det viktigt för försvararen att fortsätta uppdatera sina säkerhetsåtgärder för att hitta en balans mellan risken för att äventyras och kostnaden för säkerhetsuppdateringar. Dessutom måste dessa beslut ofta fattas med begränsad och fördröjd feedback på grund av den smygande karaktären hos avancerade attacker. Förutom riktade attacker, har en sådan optimal timing politik under ofullständig information breda tillämpningar i it-säkerhet. Exempel är nyckel rotation, lösenordsbyte, applikation av patchar, och virtuell maskin uppfriskande. Stränga studier av optimal timing är dock sällsynta. Dessutom är befintliga lösningar vanligtvis beroende av en fördefinierad attackmodell som är känd för försvararen, vilket ofta inte är fallet i praktiken. I detta arbete gör vi en första ansträngning för att uppnå optimal timing av säkerhetsuppdateringar inför okända smygattacker. Vi anser att en variant av den inflytelserika FlipIt spelmodellen med asymmetrisk feedback och okänd attacktidsfördelning, vilket ger en allmän modell till efterföljande säkerhetsuppdateringar. Försvarets problem är då modellerat som ett tidsassociativt banditproblem med beroende armar. Vi härleder övre förtroende bundna lärande politik som uppnår låg ånger jämfört med optimala periodiska försvarsstrategier som bara kan härledas när attack tidsfördelningen är känd.
Den online-lärande algoritmen som utvecklats i REF uppnår den optimala tidpunkten för säkerhetsuppdateringar i FlipIt spelet och minskar ångra av den övre förtroende bundna jämfört med den periodiska försvarsstrategin.
When to Reset Your Keys: Optimal Timing of Security Updates via Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}