強化学習を用いたぺネ卜レーシヨンテス卜ツールの性能評価

摘要

本論文では，強化学習を利用したベネトレーションテスト自動化ツールである，Deep Exploitの性能評価を行つた.性能の評価は，総当たり探索手法とDeep Exploitの脆弱性検出数を比較することで行った.分析の結果，Deep Exploitでは，総当たり探索手法で検出可能なモジュールを検出できなかった.加えて，1000回毎の学習で検出できた最大モジュール数は7であった.これらの結果の要因として，Deep Exploitの状態遷移が考えられる.今後の課題として，強化学習に適したベネトレーシヨンテストのモデル設計が必要である.