ستساعدك المقالة التالية: تعرف على MACTA: نهج التعلم المعزز متعدد العوامل مفتوح المصدر للهجمات واكتشاف توقيت ذاكرة التخزين المؤقت
نحن غارقون في أشكال متعددة من البيانات. سواء كانت بيانات من قطاع مالي أو رعاية صحية أو قطاع تعليمي أو منظمة. تعد خصوصية وأمن هذه البيانات حاجة مهمة ومصدر قلق لكل مؤسسة بسبب الهجمات المتكررة. يمكن أن تؤدي الهجمات على أنظمة الكمبيوتر إلى فقدان المعلومات الحساسة ويمكن أن يكون لها عواقب وخيمة من حيث الإضرار بالسمعة والمسؤوليات القانونية والخسائر المالية. يمكن أن يؤدي إلى الوصول غير المصرح به إلى البيانات.
يعد هجوم ذاكرة التخزين المؤقت (CTA) نوعًا معينًا من الهجمات على الأنظمة التي تثير تهديدات كبيرة. هجمات توقيت التخزين المؤقت هي هجمات أمنية تستغل سلوك توقيت ذاكرة التخزين المؤقت في أنظمة الكمبيوتر. ذاكرات التخزين المؤقت هي مكونات ذاكرة صغيرة وعالية السرعة تخزن البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر ، وبالتالي تقلل زمن الوصول إلى الذاكرة وتحسين أداء النظام بشكل عام. الفكرة الأساسية وراء هجمات توقيت ذاكرة التخزين المؤقت هي أن المهاجم يتحكم بعناية في الوصول إلى الذاكرة الخاصة به للحث على سلوك ذاكرة التخزين المؤقت المحدد.
حاليًا ، تعتمد التقنيات المستخدمة لاكتشاف هجمات ذاكرة التخزين المؤقت بشكل كبير على الاستدلال ومعرفة الخبراء. يمكن أن يؤدي هذا الاعتماد على الإدخال اليدوي إلى هشاشة وعدم القدرة على التكيف مع تقنيات الهجوم الجديدة. تم اقتراح حل يسمى MACTA (هجوم توقيت ذاكرة التخزين المؤقت متعدد العوامل) للتغلب على هذه المشكلة. يستخدم MACTA نهج التعلم المعزز متعدد العوامل (MARL) الذي يعزز التدريب القائم على السكان لتدريب كل من المهاجمين وأجهزة الكشف. من خلال استخدام MARL ، تهدف MACTA إلى التغلب على قيود تقنيات الكشف التقليدية وتحسين الفعالية الشاملة للكشف عن هجمات توقيت ذاكرة التخزين المؤقت.
لتطوير وتقييم MACTA ، تم إنشاء بيئة محاكاة واقعية تسمى MA-AUTOCAT ، والتي تمكن من تدريب وتقييم مهاجمي وكاشفات ذاكرة التخزين المؤقت بطريقة محكومة وقابلة للتكرار. باستخدام MA-AUTOCAT ، يمكن للباحثين دراسة وتحليل أداء MACTA في ظل ظروف مختلفة.
أظهرت النتائج أن MACTA هو حل فعال لا يتطلب مدخلات يدوية من خبراء الأمن. تُظهر كاشفات MACTA مستوى عالٍ من التعميم ، محققة معدل اكتشاف 97.8٪ ضد هجوم إرشادي لم يتم الكشف عنه أثناء التدريب. بالإضافة إلى ذلك ، يقلل MACTA عرض النطاق الترددي للهجوم للمهاجمين المعتمدين على التعلم المعزز (RL) بمعدل 20٪. يسلط هذا الانخفاض في عرض النطاق الترددي للهجوم الضوء على فعالية MACTA في التخفيف من هجمات توقيت التخزين المؤقت. ضد كاشف SOTA غير المرئي ، يصل متوسط معدل التهرب من مهاجمي MACTA إلى 99٪. يشير هذا إلى أن مهاجمي MACTA يتمتعون بقدرة عالية على التهرب من الاكتشاف ويشكلون تحديًا كبيرًا لآليات الكشف الحالية.
في الختام ، يقدم MACTA نهجًا جديدًا للتخفيف من خطر هجمات توقيت ذاكرة التخزين المؤقت. من خلال استخدام MARL والتدريب المعتمد على السكان ، يعمل MACTA على تحسين القدرة على التكيف وفعالية اكتشاف هجوم ذاكرة التخزين المؤقت. وبالتالي ، يبدو هذا واعدًا جدًا للتعامل مع الثغرات الأمنية.
