Применение машинного обучения с подкреплением в задаче тестирования на проникновение

Мясников Алексей Владимирович

В рамках статьи рассмотрены вопросы применения машинного обучения с подкреплением к задаче тестирования на проникновение. Алгоритмы машинного обучения с подкреплением требуют определенного представления от среды, в которой они функционируют. В статье описан подход к представлению процесса тестирования на проникновение в терминах марковского процесса принятия решений, а также предложен подход к поиску оптимального пути атаки в рассмотренной модели с помощью методов машинного обучения.

Ключевые слова:машинное обучение, обучение с подкреплением, тестирование на проникновение, моделирование процесса тестирования на проникновение, марковский процесс принятия решений.