Ett rörligt mål (MT) försvar ändrar ständigt ett systems attackyta, i ett försök att begränsa nyttan av rekognosceringen angriparen har samlat. Ett sätt att närma sig denna försvarsstrategi är att intermittent ändra ett systems konfiguration. Dessa förändringar måste upprätthålla funktionalitet och säkerhet, samtidigt som de är olika. Att hitta lämpliga konfigurationsändringar som bildar ett MT försvar är utmanande. Det finns potentiellt ett stort antal individuella konfigurationers inställningar att beakta, utan full förståelse för inställningarnas ömsesidiga beroenden. Evolutionsbaserade algoritmer, som formulerar bättre lösningar från bra lösningar, kan användas för att skapa ett MT försvar. Nya konfigurationer skapas baserat på säkerheten i tidigare konfigurationer och kan periodvis implementeras för att ändra systemets attackyta. Detta tillvägagångssätt har inte bara förmågan att upptäcka nya, säkrare konfigurationer, utan är också proaktivt och motståndskraftigt eftersom det kontinuerligt kan anpassa sig till den nuvarande miljön på ett sätt som liknar de system som finns i naturen. Denna artikel presenterar och jämför två genetiska algoritmer för att skapa ett MT försvar. Den primära skillnaden mellan de två baseras på deras metoder för mutation. Den ena mutera värden, och den andra ändrar de domäner från vilka värden väljs.
Studien i REF föreslår användning av genetiska algoritmer för att förbättra rörligt målförsvar, där försvaret ändrar systemets attackyta för att begränsa den intelligens som kan samlas in av angriparen (t.ex. under rekognoseringsfasen).
Evolutionary based moving target cyber defense
{'venue': "GECCO Comp '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}