Att förutsäga en motståndares förmåga, avsikter och sannolika vektorer för angrepp är i allmänhet en komplicerad och mödosam uppgift. Cyberrymden är särskilt sårbar för oförutsedda attacker, eftersom de flesta datornätverk har en stor, komplex, ogenomskinlig attackyta och därför är extremt svåra att analysera. Abstrakta kontradiktoriska modeller som fångar upp relevanta funktioner som behövs för analys, kan minska komplexiteten tillräckligt för att göra analysen möjlig. Spelteorin möjliggör matematisk analys av kontradiktoriska modeller, men dess skalbarhetsbegränsningar begränsar dess användning till enkla abstrakta modeller. Computational game teori fokuserar på skalning klassisk spelteori till stora, komplexa system som kan modellera verkliga miljöer; ett lovande tillvägagångssätt är coevolution där varje spelares lämplighet är beroende av sina motståndare. I detta dokument föreslår vi Coevolutionary Agent-baserade Network Defense Lightweight Event System (CANDLES), ett ramverk utformat för att coevolve angripare och försvarare agent strategier och utvärdera potentiella lösningar med en anpassad, abstrakt dator nätverk försvar simulering. Genom att utföra en kvalitativ analys av resultatdata, ger vi ett bevis på konceptet för tillämpligheten av coevolution vid planering och försvar mot, nya angripare strategier i datanätverkssäkerhet.
Till exempel, "Co-evolutionary Agent-based Network Defense Lightweight Event System" (CANDLES) diskuteras i REF är "ett ramverk utformat för att co-evolvera angripare och försvarare agent strategier och utvärdera potentiella lösningar med en anpassad, abstrakt dator nätverk försvar simulering".
Coevolutionary Agent-based Network Defense Lightweight Event System (CANDLES)
{'venue': "GECCO Companion '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}