ADAPT: A Game-Theoretic and Neuro-Symbolic Framework for Automated Distributed Adaptive Penetration Testing

📄 arXiv: 2411.00217v1 📥 PDF

作者: Haozhe Lei, Yunfei Ge, Quanyan Zhu

分类: cs.CR, cs.AI, cs.GT

发布日期: 2024-10-31

💡 一句话要点

提出ADAPT框架，利用博弈论和神经符号方法实现AI医疗基础设施的自适应渗透测试。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 渗透测试 博弈论 神经符号方法 人工智能安全 医疗基础设施

📋 核心要点

  1. 传统人工渗透测试难以应对日益复杂和互联的AI医疗基础设施网络安全风险，需要更高效的自动化方法。
  2. ADAPT框架结合博弈论和神经符号方法，实现分布式自适应渗透测试，旨在识别漏洞并提供安全对策。
  3. 通过医疗保健系统案例研究验证了ADAPT框架的有效性，并展示了其对抗对抗性AI战术的能力。

📝 摘要（中文）

人工智能与现代关键基础设施（如医疗保健）的集成引入了新的漏洞，这些漏洞会严重影响工作流程、效率和安全性。此外，日益增强的连接性使得传统的人工渗透测试不足以评估风险和制定补救策略。因此，迫切需要一种分布式、自适应和高效的自动化渗透测试框架，该框架不仅能识别漏洞，还能提供增强安全态势的对策。本文提出了ADAPT，一个用于自动化分布式自适应渗透测试的博弈论和神经符号框架，专门用于解决人工智能医疗基础设施网络独特的网络安全挑战。我们使用医疗保健系统案例研究来说明ADAPT中的方法。所提出的解决方案支持基于学习的风险评估。数值实验用于演示针对对抗性人工智能所采用的各种战术技术的有效对策。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决AI赋能的医疗基础设施网络中，传统渗透测试方法效率低下、难以应对新型AI攻击的问题。现有方法难以充分评估风险，无法提供有效的自适应安全对策，从而导致系统易受攻击。

核心思路：论文的核心思路是利用博弈论模拟攻击者和防御者之间的互动，并结合神经符号方法进行风险评估和策略生成。通过学习攻击者的行为模式，防御者可以制定自适应的防御策略，从而提高系统的安全性。这种方法能够动态地调整防御策略，以应对不断变化的威胁。

技术框架：ADAPT框架包含以下主要模块：1) 基于学习的风险评估模块，用于识别系统中的潜在漏洞；2) 博弈论模型，用于模拟攻击者和防御者之间的互动；3) 神经符号策略生成模块，用于生成自适应的防御策略。整个流程包括：首先，利用风险评估模块识别漏洞；然后，使用博弈论模型预测攻击者的行为；最后，基于预测结果，神经符号策略生成模块生成相应的防御策略。

关键创新：ADAPT框架的关键创新在于将博弈论和神经符号方法相结合，实现自适应的渗透测试。与传统的渗透测试方法相比，ADAPT能够动态地调整测试策略，并提供针对特定攻击的有效对策。此外，该框架还能够学习攻击者的行为模式，从而更好地预测未来的攻击。

关键设计：ADAPT框架中的博弈论模型采用Stackelberg博弈，其中防御者作为领导者，攻击者作为跟随者。神经符号策略生成模块使用强化学习算法，通过与环境的交互学习最优的防御策略。风险评估模块使用深度学习模型，对系统中的漏洞进行分类和评估。具体的参数设置和网络结构取决于具体的应用场景和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值实验验证了ADAPT框架的有效性。实验结果表明，ADAPT能够有效地识别系统中的漏洞，并提供针对对抗性AI攻击的有效对策。与传统的渗透测试方法相比，ADAPT能够显著提高系统的安全性，并降低遭受攻击的风险。具体的性能数据（例如，漏洞检测率、攻击成功率）和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

ADAPT框架可应用于各种AI赋能的关键基础设施，如智能电网、自动驾驶系统和金融系统。通过自动化渗透测试和自适应安全策略生成，该框架能够提高这些系统的安全性，降低遭受攻击的风险，并保障关键服务的可靠运行。未来，该框架可以进一步扩展到其他领域，例如物联网设备和云计算平台。

📄 摘要（原文）

The integration of AI into modern critical infrastructure systems, such as healthcare, has introduced new vulnerabilities that can significantly impact workflow, efficiency, and safety. Additionally, the increased connectivity has made traditional human-driven penetration testing insufficient for assessing risks and developing remediation strategies. Consequently, there is a pressing need for a distributed, adaptive, and efficient automated penetration testing framework that not only identifies vulnerabilities but also provides countermeasures to enhance security posture. This work presents ADAPT, a game-theoretic and neuro-symbolic framework for automated distributed adaptive penetration testing, specifically designed to address the unique cybersecurity challenges of AI-enabled healthcare infrastructure networks. We use a healthcare system case study to illustrate the methodologies within ADAPT. The proposed solution enables a learning-based risk assessment. Numerical experiments are used to demonstrate effective countermeasures against various tactical techniques employed by adversarial AI.