馬里蘭州阿德菲——美國陸軍研究人員開發(fā)了一種新的基于機器學(xué)習(xí)的框架，以在不影響性能的情況下增強車內(nèi)計算機網(wǎng)絡(luò)的安全性。

　　隨著將控制權(quán)交給機載計算機的現(xiàn)代汽車的廣泛流行，這項研究期待美國陸軍做出更大的努力，為其空中和陸地平臺（尤其是重型車輛）投資更大的網(wǎng)絡(luò)安全保護措施。

　　由專家組成的國際團隊協(xié)作弗吉尼亞理工大學(xué)的昆士蘭大學(xué)和科學(xué)技術(shù)光州研究所，其研究人員在美國軍隊作戰(zhàn)能力的發(fā)展取得很大進展，被稱為DEVCOM，美國陸軍研究實驗室設(shè)計了一個名為DESOLATOR以幫助優(yōu)化技術(shù)著名的網(wǎng)絡(luò)安全策略被稱為移動目標防御。

　　“這個想法是很難擊中移動的目標，”美國陸軍數(shù)學(xué)家泰倫斯摩爾博士說。“如果一切都是靜態(tài)的，對手可以花時間查看一切并選擇目標。但是，如果您以足夠快的速度重新分配 IP 地址，那么分配給該 IP 的信息很快就會丟失，而對手必須再次尋找它。”

　　DESOLATOR代表基于深度強化學(xué)習(xí)的資源分配和移動目標防御部署框架，幫助車載網(wǎng)絡(luò)識別最佳IP改組頻率和帶寬分配，以提供有效、長期的移動目標防御。

　　根據(jù)美國陸軍計算機科學(xué)家和項目負責(zé)人Frederica Free-Nelson 博士的說法，前者的實現(xiàn)保持了足夠高的不確定性，可以阻止?jié)撛诘木W(wǎng)絡(luò)攻擊者，而維護成本不會太高，而后者的實現(xiàn)可以防止網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵區(qū)域的速度降低優(yōu)先。

　　“網(wǎng)絡(luò)上優(yōu)先資產(chǎn)的這種強化級別是任何類型網(wǎng)絡(luò)保護的一個組成部分，”Frederica Free-Nelson 博士表示。“該技術(shù)促進了輕量級保護，從而使用更少的資源來實現(xiàn)最大程度的保護。使用更少的資源來保護車輛中的任務(wù)系統(tǒng)和連接設(shè)備，同時保持相同的服務(wù)質(zhì)量是一個額外的好處。”

　　研究團隊使用深度強化學(xué)習(xí)，根據(jù)曝光時間、丟包次數(shù)等各種獎勵函數(shù)，逐步塑造算法的行為，確保 DESOLATOR 兼顧安全性和效率。

　　“現(xiàn)有的傳統(tǒng)車載網(wǎng)絡(luò)非常高效，但它們的設(shè)計并沒有真正考慮到安全性，”摩爾表示。“如今，有很多研究僅著眼于提高性能或增強安全性。同時考慮性能和安全性本身就有點罕見，尤其是對于車載網(wǎng)絡(luò)。”

　　此外，DESOLATOR 不僅限于識別最佳 IP shuffling 頻率和帶寬分配。由于這種方法作為基于機器學(xué)習(xí)的框架存在，其他研究人員可以修改該技術(shù)以在問題空間內(nèi)追求不同的目標。

　　Nelson 說：“這種技術(shù)重組的能力非常有價值，不僅可以擴展研究，還可以將這種能力與其他網(wǎng)絡(luò)能力結(jié)合起來以實現(xiàn)最佳的網(wǎng)絡(luò)安全保護。”

　　研究人員在同行評審期刊IEEE Access的研究論文DESOLATER：基于深度強化學(xué)習(xí)的資源分配和移動目標防御部署框架中詳細介紹了他們的方法。