Интеллектуальная система автоматизированного тестирования на проникновение на основе обучения с подкреплением и обратного обучения (Adversarial Inverse Reinforcement Learning)

Программа представляет собой интеллектуальную систему автоматизированного тестирования на проникновение информационных систем с использованием методов глубокого обучения, в том числе обучения с подкреплением и обратного обучения (Adversarial Inverse Reinforcement Learning, AIRL). Система обеспечивает сбор, нормализацию и анализ данных о целевой инфраструктуре (результаты сетевого сканирования, сервисные баннеры, данные уязвимостей и эксплойтов). На основе демонстраций экспертов формируется оптимальная функция вознаграждения, позволяющая агенту вырабатывать эффективные стратегии атаки и моделировать поведение нарушителя. Система интегрируется с инструментами Metasploit и nmap, имеет модули предобработки данных, обучения, эксплуатации и оценки. Разработанное решение может применяться для автоматизации процедур тестирования на проникновение, оценки эффективности средств защиты и формирования обучающих киберплатформ. Программа рассчитана на использование в научных лабораториях, организациях ИБ и службах информационной безопасности предприятий.