Search

The article developed a method for automated penetration testing using deep machine learning technology. The main purpose of the development is to improve the security of computer systems. To achieve this goal, the analysis of existing penetration testing methods was carried out and their main disadvantages were identified. They are mainly related to the subjectivity of assessments in the case of manual testing. In cases of automated testing, most authors confirm the fact that there is no unified effective solution for the procedures used. This contradiction is resolved using intelligent methods of analysis. It is proposed that the developed method be based on deep reinforcement learning technology. To achieve the main goal, a study was carried out of the Shadov system's ability to collect factual data for designing attack trees, as well as the Mulval platform for generating attack trees. A method for forming a matrix of cyber intrusions using the Mulval tool has been developed. The Deep Q - Lerning Network method has been improved for analyzing the cyber intrusion matrix and finding the optimal attack trajectory. In the study, according to the deep reinforcement learning method, the reward scores assigned to each node, according to the CVSS rating, were used. This made it possible to shrink the attack trees and identify an attack with a greater likelihood of occurring. A comparative study of the automated penetration testing method was carried out. The practical possibility of using the developed method to improve the security of a computer system has been revealed. У статті розроблено метод автоматизованого тестування на проникнення з використанням технології глибокого машинного навчання. Основна мета розробки - підвищення безпеки комп'ютерних систем. Для досягнення поставленої мети було проведено аналіз існуючих методів тестування на проникнення і виявлені їх основні недоліки. В основному вони пов'язані з суб'єктивністю оцінок в разі ручного тестування. У разі автоматизованого тестування більшість авторів підтверджують той факт, що не існує єдиного ефективного вирішення для використовуваних процедур. Це протиріччя вирішується за допомогою інтелектуальних методів аналізу. Пропонується, що розроблений метод був заснований на технології глибокого навчання з підкріпленням. Для досягнення основної мети було проведено дослідження здатності системи Shadov збирати фактичні дані для побудови дерев атак, а також платформи Mulval для генерації дерев атак. Розроблено метод формування матриці кібервторгнень за допомогою інструменту Mulval. Метод Deep Q - Lerning Network був поліпшений для аналізу матриці кібервторгнень і пошуку оптимальної траєкторії атаки. У дослідженні, відповідно до методу глибокого навчання з підкріпленням, використовувалися бали винагороди, дані кожному вузлу відповідно до рейтингу CVSS. Це дозволило зменшити дерева атак і ідентифікувати атаку з більшою ймовірністю. Проведено порівняльне дослідження автоматизованого методу тестування на проникнення. Виявлено практична можливість використання розробленого методу для підвищення безпеки комп'ютерної системи.

Testing process for penetration into computer systems mathematical model was developed in the article. The proposed model differs from the known by computer systems specialized information platforms security testing capabilities, which made it possible to estimate the penetration test algorithm execution time falling within a given interval probability. The proposed testing process for penetration into computer systems mathematical model was further developed (modified). Modified model distinctive feature is the Erlang distribution as the main one in the state transition processes mathematical formalization. This made it possible on the one hand to unify the mathematical model and present the testing process at a higher level of the testing hierarchy, on the other hand to simplify it 1.7 times. A security testing mathematical model was developed in order to estimate the simulation results accuracy, based on the known GERT-networks simplification and modification approach. Testing algorithms execution time value mathematical expectation values are obtained and estimated. Comparative modeling results investigations have shown the study values comparability for all three approaches of security testing process mathematical formalization. This confirmed the hypothesis that it is advisable to use a unified mathematical formalization approach, which was implemented in a penetration testing process modified mathematical model., Разработана математическая модель процесса тестирования на проникновение в компьютерные системы, отличающаяся от известных учетом возможностей тестирования безопасности специализированных информационных платформ компьютерных систем, что позволило оценить вероятность попадания времени выполнения алгоритма тестирования на проникновение в заданный интервал. Предложенная математическая модель процесса тестирования на проникновение в компьютерные системы получила дальнейшее развитие (модифицирована). Отличительной особенностью данной модели является использование распределения Эрланга в качестве основного при математической формализации процессов перехода из состояния в состояние. Это позволило с одной стороны унифицировать математическую модель и представить процесс тестирования на более высоком уровне иерархии тестирования, с другой стороны упростить ее в 1,7 раза. Для оценки точности результатов моделирования, на основе известного подхода упрощения и модификации GERT-сетей, разработана математическая модель тестирования безопасности. Получены и оценены значения математического ожидания величины времени выполнения алгоритмов тестирования. Сравнительные исследование результатов моделирования показали сопоставимость значений исследуемых величин для всех трех подходов математической формализации процесса тестирования безопасности. Это подтвердило гипотезу о целесообразности использования унифицированного подхода математической формализации, получившего реализацию в модифицированной математической модели процесса тестирования на проникновение., Розроблено математичну модель процесу тестування на проникнення в комп'ютерні системи, що відрізняється від відомих урахуванням можливостей тестування безпеки спеціалізованих інформаційних платформ комп'ютерних систем, що дозволило оцінити ймовірність попадання часу виконання алгоритму тестування на проникнення в заданий інтервал. Запропонована математична модель процесу тестування на проникнення в комп'ютерні системи отримала подальший розвиток (модифікована). Відмінною особливістю даної моделі є використання розподілу Ерланга в якості основного при математичної формалізації процесів переходу зі стану в стан. Це дозволило з одного боку уніфікувати математичну модель і уявити процес тестування на більш високому рівні ієрархії тестування, з іншого боку спростити її в 1,7 рази. Для оцінки точності результатів моделювання, на основі відомого підходу спрощення та модифікації GERT-мереж, розроблено математичну модель тестування безпеки. Отримано і оцінені значення математичного очікування величини часу виконання алгоритмів тестування. Порівняльні дослідження результатів моделювання показали порівнянність значень досліджуваних величин для всіх трьох підходів математичної формалізації процесу тестування безпеки. Це підтвердило гіпотезу про доцільність використання уніфікованого підходу математичної формалізації, який отримав реалізацію в модифікованої математичної моделі процесу тестування на проникнення.

Phytophthora infestans causes the severe late blight disease of potato. During its infection process, P. infestans delivers hundreds of RXLR (Arg-x-Leu-Arg, x behalf of any one amino acid) effectors to manipulate processes in its hosts, creating a suitable environment for invasion and proliferation. Several effectors interact with host proteins to suppress host immunity and inhibit plant growth. However, little is known about how P. infestans regulates the host transcriptome. Here, we identified an RXLR effector, PITG_15718.2, which is upregulated and maintains a high expression level throughout the infection. Stable transgenic potato (Solanum tuberosum) lines expressing PITG_15718.2 show enhanced leaf colonization by P. infestans and reduced vegetative growth. We further investigated the transcriptional changes between three PITG_15718.2 transgenic lines and the wild type D&eacute, sir&eacute, e by using RNA sequencing (RNA-Seq). Compared with D&eacute, e, 190 differentially expressed genes (DEGs) were identified, including 158 upregulated genes and 32 downregulated genes in PITG_15718.2 transgenic lines. Eight upregulated and nine downregulated DEGs were validated by real-time RT-PCR, which showed a high correlation with the expression level identified by RNA-Seq. These DEGs will help to explore the mechanism of PITG_15718.2-mediated immunity and growth inhibition in the future.