Microsoft identificeert met simulatie kwetsbaarheden in netwerk

Het Microsoft 365 Defender Research Team kondigt in een blog de beschikbaarheid aan van CyberBattleSim, de code uit een experimenteel onderzoeksproject met als doel de waarde te onderzoeken van autonome agents die in een netwerk op zoek gaan naar zwakheden in de verdediging. De agents maken gebruik van reinforcement-learningtechnieken waardoor ze gaandeweg steeds beter moeten worden.

CyberBattleSim creëert een simulatie van een groot bedrijfsnetwerk waarin de agents actief zijn in een soort spelsituatie. Er worden  aanvallen uitgevoerd op het netwerk en de agents leren hoe aanvallers zich door het netwerk kunnen bewegen. Ze leren daarvan en kunnen daarop actie ondernemen. Heeft de actie succes, dan krijgen zij een beloning. De aanvallers krijgen een beloning wanneer er gevoelige informatie uit het netwerk wordt gehaald. Het doel is uiteindelijk dat de agents winnen.

Gamification als training

Microsoft hoopt door deze code te delen met de ontwikkelaarsgemeenschap dat er meer aandacht komt voor het inzetten van reinforcement learning en autonome agents bij het beveiligen van IT-systemen. Ook kan het IT-beveiligers helpen zich beter bewust te worden van hoe aanvallers door het netwerk bewegen en netwerken zo in te richten dat ze beter bestand zijn tegen aanvallers.