Avancerade ihållande hot (APT) angripare tillämpa flera sofistikerade metoder för att kontinuerligt och smyg stjäla information från de riktade molnlagringssystem och kan även inducera lagringssystemet för att tillämpa en specifik försvarsstrategi och attackera den därefter. I detta dokument, interaktioner mellan en APT angripare och en försvarare fördela sina centrala bearbetningsenheter (CPU) över flera lagringsenheter i ett moln lagringssystem är formulerade som en överste Blotto spel. Nash ekvilibria av CPU-allokering spelet härleds för både symmetriska och asymmetriska processorer mellan APT angriparen och försvararen för att utvärdera hur den begränsade CPU-resurser, datalagring storlek och antal lagringsenheter påverkar den förväntade dataskyddsnivån och nyttan av molnlagringssystemet. En CPU tilldelningsschema baserat på "hotbooting" policy hill-climbing som utnyttjar erfarenheterna i liknande scenarier för att initiera kvalitetsvärden för att påskynda inlärningshastigheten föreslås för försvararen att uppnå den optimala APT försvar prestanda i det dynamiska spelet utan att vara medveten om APT attack modell och datalagring modell. En hotbooting djup Q-nätverksbaserad processor tilldelningssystem ytterligare förbättrar APT detektion prestanda för fallet med ett stort antal processorer och lagringsenheter. Simuleringsresultat visar att vår föreslagna förstärkning av inlärningsbaserad CPU-allokering kan förbättra både dataskyddsnivån och nyttan av molnlagringssystemet jämfört med den Q-learning-baserade CPU-allokeringen mot APT. Index Terms-Advanced ihållande hot (APTs), central processenhet (CPU) tilldelning, molnsäkerhet, överste Blotto spel (CBG), dataskyddsnivå, förstärkning lärande (RL).
Interaktion mellan en APT och en försvarare som allokerar Central Processing Units (CPU) över flera lagringsenheter i ett molnlagringssystem är formulerad som en överste Blotto (nollsum) spel i REF.
Defense Against Advanced Persistent Threats in Dynamic Cloud Storage: A Colonel Blotto Game Approach
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}