Abstract-Recent attacker visar att hot mot it-infrastruktur ökar inte bara i volym, men blir mer sofistikerade. Angreppen kan omfatta flera åtgärder som är svåra att skilja från godartad aktivitet, och därför vanliga detektionsmetoder måste hantera höga falska positiva nivåer. På grund av den automatiska detektionsteknikens bristfälliga prestanda är reaktionerna på sådana attacker i hög grad beroende av mänskligt drivna beslutsprocesser. Medan spelteorin har tillämpats på många problem som kräver rationellt beslutsfattande, finner vi begränsning på att tillämpa sådan metod på säkerhetsspel när försvararen har begränsad information om motståndarens strategier och utbetalningar. I detta arbete föreslår vi QLearning att reagera automatiskt på en misstänkt användares kontradiktoriska beteende för att säkra systemet. Detta arbete jämför variationer av Q-Learning med ett traditionellt stokastiskt spel. Simuleringsresultat visar möjligheten av Naive Q-Learning, trots begränsad information om motståndare.
Keywhan Chung m.fl. REF föreslog i sin tur en Q-Learning-modell som reagerar automatiskt på en misstänkt användares kontradiktoriska beteende.
Game Theory with Learning for Cyber Security Monitoring
{'venue': '2016 IEEE 17th International Symposium on High Assurance Systems Engineering (HASE)', 'journal': '2016 IEEE 17th International Symposium on High Assurance Systems Engineering (HASE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}