Мастер манипуляций: как взломать систему защиты, основанную на машинном обучении

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что злоумышленник, знающий алгоритмы обучения противника, может эффективно использовать их слабости в стохастических играх безопасности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В модели сетевой безопасности, представленной в работе, динамика угроз и защиты формирует стохастическую матрицу влияния активов, где восстановление скомпрометированного узла возвращает исходные связи, в то время как матрица уязвимостей остаётся нестохастичной, поскольку даже уязвимый актив продолжает оказывать влияние на уязвимость других элементов системы.

Анализ уязвимостей систем безопасности, использующих обучение с подкреплением в сетях с взаимозависимыми узлами.

Несмотря на растущее применение обучения с подкреплением для защиты критической инфраструктуры, возникает парадокс: алгоритмы, призванные обеспечить безопасность, могут стать уязвимыми к целенаправленной эксплуатации. В работе, озаглавленной ‘Omniscient Attacker in Stochastic Security Games with Interdependent Nodes’, исследуется взаимодействие между алгоритмом обучения с подкреплением, выступающим в роли защитника, и всезнающим атакующим в стохастических играх. Показано, что стратегически осведомлённый противник способен существенно превзойти наивного защитника, используя динамику обучения последнего. Не приведет ли это к необходимости разработки принципиально новых подходов к защите, учитывающих возможность адаптивной стратегии атакующего?

Эволюция Безопасности: От Статичной Обороны к Адаптивным Системам

Традиционные подходы к обеспечению безопасности, основанные на заранее определенных правилах и сигнатурах, все чаще оказываются неэффективными перед лицом быстро развивающихся и адаптивных угроз. Эти системы, разработанные для защиты от известных атак, испытывают трудности при обнаружении и нейтрализации новых, ранее неизвестных векторов атак. Злоумышленники постоянно совершенствуют свои методы, используя полиморфический код и другие техники обхода защиты, что делает статичные правила устаревшими практически сразу после их внедрения. В результате, организации сталкиваются с растущим риском успешных атак, приводящих к утечкам данных, финансовым потерям и репутационному ущербу. Неспособность адаптироваться к меняющейся обстановке делает эти системы уязвимыми и требует перехода к более гибким и интеллектуальным решениям.

Традиционные системы защиты, основанные на заранее заданных правилах, зачастую оказываются неэффективными в современных, постоянно меняющихся условиях киберпространства. Злоумышленники непрерывно проводят разведку сети, выявляя слабые места и адаптируя свои методы атак. Статические барьеры, не способные к самообучению и быстрой реакции, становятся уязвимыми перед новыми векторами угроз, поскольку не могут эффективно противостоять атакам, которые отличаются от тех, для которых они были изначально разработаны. Постоянный поиск уязвимостей со стороны атакующих требует от систем защиты способности к динамической адаптации и прогнозированию, чтобы предотвратить успешные вторжения и обеспечить надежную защиту критически важных ресурсов.

Необходимость перехода к интеллектуальным, самообучающимся системам безопасности обусловлена растущей сложностью и адаптивностью современных угроз. Традиционные методы, основанные на заранее определенных правилах, все чаще оказываются неэффективными против атак, способных обходить статические барьеры. Интеллектуальные системы, использующие алгоритмы машинного обучения, способны анализировать огромные объемы данных, выявлять аномалии и прогнозировать потенциальные угрозы в режиме реального времени. Такой подход позволяет не просто реагировать на известные атаки, но и предвидеть новые, адаптируясь к меняющейся обстановке и обеспечивая более надежную защиту критически важных ресурсов и информации. В результате, защита становится проактивной, а не реактивной, значительно снижая риски и повышая общую устойчивость системы.

Для обеспечения надежной защиты требуется переход от реактивных мер к системам, способным адаптироваться к новым векторам атак и предвидеть будущие угрозы. Современные системы безопасности всё чаще используют алгоритмы машинного обучения для анализа огромных объемов данных о сетевом трафике и поведении пользователей, выявляя аномалии, которые могут свидетельствовать о попытках вторжения. Такой подход позволяет не просто реагировать на известные угрозы, но и прогнозировать потенциальные атаки, основываясь на выявленных закономерностях и превентивно усиливая защиту уязвимых участков системы. В результате, система безопасности становится динамичной и проактивной, способной эффективно противостоять даже самым изощренным и непредсказуемым угрозам, постоянно совершенствуя свои алгоритмы и адаптируясь к меняющемуся ландшафту киберугроз.

Результаты показывают, что различные модели обучения по-разному влияют на суммарное вознаграждение атакующего агента.

Обучение с Подкреплением: Адаптивная Стратегия Безопасности

Обучение с подкреплением (RL) представляет собой итеративный процесс, в котором агент взаимодействует со средой, получая вознаграждение или штраф за каждое действие. Агент использует эти сигналы для корректировки своей стратегии, стремясь максимизировать суммарное вознаграждение с течением времени. В основе RL лежит концепция политики, определяющей выбор действия в каждой возможной ситуации. Агент исследует различные политики посредством проб и ошибок, используя алгоритмы, такие как Q-learning или policy gradients, для оценки и улучшения своей стратегии. Этот подход позволяет агенту адаптироваться к сложным и динамичным средам без явного программирования, поскольку оптимальное поведение формируется в процессе обучения на основе полученного опыта.

Применение обучения с подкреплением (RL) в сфере безопасности позволяет создавать агентов, способных динамически адаптировать стратегии защиты на основе наблюдаемой активности атакующих. В отличие от статических систем, требующих ручной настройки и обновления правил, RL-агенты непрерывно анализируют действия атакующего и корректируют свои контрмеры в реальном времени. Это включает в себя изменение конфигурации межсетевых экранов, перенастройку систем обнаружения вторжений, а также адаптацию механизмов аутентификации и авторизации. Адаптация происходит на основе обратной связи — награды или штрафы — получаемые агентом за успешное предотвращение атак или, наоборот, за допущенные прорывы. Такой подход позволяет создавать системы, устойчивые к новым и неизвестным видам атак, поскольку они способны обучаться и адаптироваться к меняющимся угрозам без непосредственного вмешательства человека.

Ключевым элементом применения обучения с подкреплением в адаптивных стратегиях безопасности является разработка структуры вознаграждений. Данная структура должна стимулировать эффективные оборонительные действия и, наоборот, наносить штрафы за эксплуатируемые уязвимости. Вознаграждение назначается агенту за успешное предотвращение атак или снижение их последствий, а штраф — за успешную эксплуатацию уязвимости в системе. Величина вознаграждения и штрафа определяет скорость обучения агента и влияет на оптимальную стратегию защиты. Точное определение этих параметров, учитывающее стоимость различных типов атак и ущерба, критически важно для эффективной работы системы безопасности, основанной на обучении с подкреплением.

В процессе непрерывного взаимодействия с окружением, агент, обученный с использованием обучения с подкреплением, накапливает опыт, позволяющий ему прогнозировать возможные атаки. Агент анализирует последовательность действий и состояний, выявляя закономерности в поведении атакующего. На основе этих данных, агент корректирует свою стратегию защиты, адаптируясь к меняющимся угрозам и минимизируя вероятность успешной эксплуатации уязвимостей. Такой итеративный процесс обучения позволяет агенту не только реагировать на текущие атаки, но и предвидеть потенциальные угрозы, нейтрализуя их до того, как они смогут нанести ущерб.

Увеличение уровня исследования приводит к повышению средней суммарной награды атакующего.

Моделирование Противника: Испытание Всеведущим Атакующим

Для строгой оценки эффективности систем защиты, основанных на обучении с подкреплением (RL), необходимо рассматривать наиболее сложного противника — “Всеведущего Атакующего”. Этот противник характеризуется полным знанием динамики системы, алгоритма обучения защитника и всех потенциальных уязвимостей. Использование такого противника в процессе оценки позволяет выявить реальные ограничения и слабые места RL-защиты, а также обеспечить более надежную и точную оценку ее устойчивости к сложным атакам. Оценка защиты против Всеведущего Атакующего представляет собой наиболее строгий тест, поскольку предполагает, что атакующий обладает максимальной информацией и способен оптимально использовать ее для достижения своих целей.

Атакующий, обладающий полным знанием о системе, имеет доступ ко всем параметрам, определяющим её поведение, включая динамику среды, функции вознаграждения и возможные состояния. В частности, он осведомлен об алгоритме обучения, используемом защищающейся стороной, что позволяет ему предсказывать её действия и разрабатывать стратегии для обхода защиты. Кроме того, атакующий полностью знает все уязвимости системы, что позволяет ему эффективно использовать их для достижения своих целей и максимизации получаемого вознаграждения $R$. Такое полное знание позволяет атакующему не просто реагировать на действия защищающегося, но и активно формировать ситуацию в свою пользу.

Результаты наших исследований демонстрируют, что всеведущий атакующий стабильно превосходит наивного защитника, использующего независимое Q-обучение. В ходе экспериментов, атакующий последовательно достигал более высокой средней дисконтированной награды в различных конфигурациях, что свидетельствует об успешной эксплуатации уязвимостей, присущих системам защиты, основанным на обучении с подкреплением (RL). Данный результат подчеркивает необходимость разработки более устойчивых стратегий защиты, способных противостоять атакам со стороны противника, обладающего полным знанием о системе и алгоритме обучения защитника.

Экспериментальные результаты демонстрируют, что атакующий, обладающий полным знанием о системе и алгоритме защиты, последовательно достигает более высокой средней дисконтированной награды в различных тестовых сценариях. Данный показатель, $R = \sum_{t=0}^{T} \gamma^t r_t$, где $\gamma$ — коэффициент дисконтирования, а $r_t$ — награда на шаге $t$, неоднократно превышал аналогичный показатель для защищающегося агента, использующего независимое Q-обучение. Это свидетельствует об успешной эксплуатации уязвимостей системы и подтверждает необходимость разработки более устойчивых методов защиты, способных противостоять интеллектуальному противнику.

Динамика Игры и Поведение Агента: Оценка Компромиссов

Конструкция игры безопасности, в частности, значение параметра “коэффициент дисконтирования”, оказывает существенное влияние на поведение обучающегося агента и его общую эффективность. Более высокий коэффициент дисконтирования заставляет агента уделять больше внимания долгосрочным последствиям своих действий, что приводит к более стратегическому и продуманному подходу к защите. Напротив, низкий коэффициент дисконтирования способствует краткосрочной оптимизации, делая агента более реактивным, но менее способным к предвидению и адаптации к меняющимся угрозам. Таким образом, тонкая настройка этого параметра является ключевым фактором в достижении оптимального баланса между немедленной эффективностью и долгосрочной устойчивостью системы безопасности, определяя, насколько хорошо агент сможет адаптироваться к новым вызовам и поддерживать надежную защиту на протяжении длительного времени.

В контексте разработки агентов для систем безопасности, достижение баланса между исследованием новых стратегий и использованием уже известных эффективных методов защиты является ключевым фактором успеха. Агент, стремящийся к оптимальной защите, должен не только эксплуатировать накоренный опыт, применяя проверенные тактики, но и постоянно исследовать альтернативные подходы, чтобы адаптироваться к изменяющимся угрозам и выявлять потенциально более эффективные решения. Отсутствие исследования может привести к застою и неспособности противостоять новым атакам, в то время как чрезмерное увлечение исследованием без использования проверенных методов может снизить эффективность защиты в краткосрочной перспективе. Таким образом, оптимальное поведение агента требует динамической адаптации стратегии исследования и эксплуатации, учитывающей текущую ситуацию и цели защиты, что позволяет обеспечить надежную и устойчивую безопасность системы. $ \epsilon $-жадность и алгоритмы на основе верхних границ доверия (UCB) являются примерами методов, направленных на достижение этого баланса.

Правила, определяющие ход и завершение игры, оказывают существенное влияние на процесс обучения агента и, как следствие, на долгосрочную эффективность системы безопасности. Механизм «сброса» игры, позволяющий начать новый цикл обучения после определенного периода или при возникновении критической ситуации, способствует адаптации агента к изменяющимся условиям и предотвращает застревание в локальных оптимумах. Четкое определение «конца» игры, будь то достижение определенной цели или превышение временного лимита, формирует стратегию агента, побуждая его к оптимизации действий в рамках заданных ограничений. Отсутствие или нечеткость этих правил может привести к непредсказуемому поведению агента и снижению общей безопасности системы, поскольку процесс обучения становится хаотичным и неэффективным. Таким образом, продуманное проектирование правил игры является ключевым фактором для создания интеллектуальной и надежной системы защиты.

Экспериментальные исследования показали, что сложная модель достигла среднеквадратичной ошибки (MSE) на тестовых данных менее $10^{-2}$ после 50 временных горизонтов и двух эпох обучения, используя 5 миллионов обучающих примеров. В то же время, простая модель продемонстрировала сходимость, достигнув аналогичного значения MSE уже через несколько горизонтов. Данное различие подчеркивает эффективность простой модели в данной задаче и указывает на необходимость тщательной оценки сложности модели при проектировании систем безопасности, учитывая компромисс между точностью и вычислительными затратами. Быстрая сходимость простой модели позволяет предположить ее потенциальную применимость в условиях ограниченных ресурсов или необходимости оперативного реагирования на угрозы.

На представленной схеме сети взаимосвязей показано, как защищенные (синий) и скомпрометированные (красный) серверы взаимодействуют с незащищенными (зеленый), при этом сплошные стрелки указывают на доступные пути атаки, а пунктирные - на заблокированные. — На представленной схеме сети взаимосвязей показано, как защищенные (синий) и скомпрометированные (красный) серверы взаимодействуют с незащищенными (зеленый), при этом сплошные стрелки указывают на доступные пути атаки, а пунктирные — на заблокированные.

Исследование демонстрирует, что стратегически подкованный злоумышленник способен эффективно использовать динамику обучения системы защиты, основанной на обучении с подкреплением. Это подчеркивает уязвимость подобных систем к манипуляциям, учитывающим особенности модели. В контексте этого, уместно вспомнить слова Дональда Дэвиса: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они достойно». Ведь, подобно стареющей системе, защита, не учитывающая адаптацию противника, неизбежно теряет свою эффективность. Логирование, как хроника жизни системы, фиксирует эти изменения, но лишь понимание динамики позволяет предвидеть и достойно встретить угрозу, а развертывание — это лишь мгновение на оси времени, определяющее текущее состояние защиты.

Что впереди?

Представленные результаты демонстрируют не столько уязвимость конкретной архитектуры обучения с подкреплением, сколько закономерность, присущую любой системе, взаимодействующей с адаптивным противником. Каждая архитектура проживает свою жизнь, а мы лишь свидетели её эволюции, ограниченные горизонтом понимания текущих стратегий. Успех манипуляций, наблюдаемый в работе, скорее подтверждает фундаментальный принцип — время не метрика, а среда, в которой системы неизбежно стареют.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется изучение устойчивости к подобным атакам систем, использующих более сложные модели поведения противника. Однако, следует признать, что усложнение модели — лишь отсрочка неизбежного. Улучшения стареют быстрее, чем мы успеваем их понять, а поиск абсолютной защиты — иллюзия. Более перспективным представляется изучение принципов самовосстановления и адаптации систем, способных компенсировать неизбежные потери, вызванные манипуляциями.

В конечном итоге, вопрос не в том, как создать идеальную защиту, а в том, как смириться с её отсутствием. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, сохраняя функциональность и способность к эволюции даже в условиях постоянного давления со стороны среды.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04561.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 02:22