Adaptive Security Policy Management in Cloud Environments Using Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.08837v1 📥 PDF

作者: Muhammad Saqib, Dipkumar Mehta, Fnu Yashu, Shubham Malhotra

分类: cs.CR, cs.CV, cs.DC, cs.LG, cs.NI

发布日期: 2025-05-13

备注: 10 pages, 6 figures, 1 table

💡 一句话要点

提出基于强化学习的动态安全策略管理框架以应对云环境安全挑战

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 云安全 强化学习 动态策略 深度学习 入侵检测 资源管理 安全合规

📋 核心要点

  1. 现有静态安全策略无法适应云环境中不断变化的威胁和资源弹性，导致安全管理效率低下。
  2. 本文提出了一种基于深度强化学习的动态安全策略管理框架，能够实时调整安全控制措施以应对新兴威胁。
  3. 实验结果显示，该框架在入侵检测率和响应时间上均显著优于传统静态策略，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

云环境的安全性复杂且动态，静态安全策略已无法满足不断演变的威胁。本文提出了一种基于强化学习的安全策略管理框架，利用深度强化学习算法（如深度Q网络和近端策略优化）动态调整防火墙规则和身份与访问管理（IAM）策略。该框架利用云遥测数据（如AWS Cloud Trail日志、网络流量数据和威胁情报）持续优化安全策略，最大化威胁缓解和合规性，同时最小化资源影响。实验结果表明，该框架在入侵检测率上显著优于静态策略（92%对比82%），并将事件检测和响应时间缩短了58%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决云环境中静态安全策略无法适应动态威胁的挑战。现有方法在面对复杂的安全威胁时，缺乏灵活性和实时响应能力。

核心思路：论文提出的解决方案是利用深度强化学习算法，动态调整安全策略以适应不断变化的威胁环境。通过学习和优化，系统能够实时更新防火墙规则和IAM策略。

技术框架：整体架构包括数据收集、策略学习和策略执行三个主要模块。首先，系统收集云遥测数据；然后，使用深度Q网络和近端策略优化算法进行策略学习；最后，根据学习结果实时调整安全策略。

关键创新：最重要的技术创新在于将深度强化学习应用于云安全策略管理，突破了传统静态策略的局限，实现了动态适应和优化。

关键设计：在算法设计上，采用深度Q网络和近端策略优化，设置了适应云环境的损失函数，并设计了适合云安全的网络结构，以确保高效的学习和决策能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的基于强化学习的框架在入侵检测率上达到了92%，显著高于静态策略的82%。同时，该框架将事件检测和响应时间缩短了58%，展示了其在云安全管理中的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括云服务提供商、企业云安全管理和自动化安全防护系统。通过动态调整安全策略，能够显著提升云环境的安全性与合规性，降低安全事件的发生率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The security of cloud environments, such as Amazon Web Services (AWS), is complex and dynamic. Static security policies have become inadequate as threats evolve and cloud resources exhibit elasticity [1]. This paper addresses the limitations of static policies by proposing a security policy management framework that uses reinforcement learning (RL) to adapt dynamically. Specifically, we employ deep reinforcement learning algorithms, including deep Q Networks and proximal policy optimization, enabling the learning and continuous adjustment of controls such as firewall rules and Identity and Access Management (IAM) policies. The proposed RL based solution leverages cloud telemetry data (AWS Cloud Trail logs, network traffic data, threat intelligence feeds) to continuously refine security policies, maximizing threat mitigation, and compliance while minimizing resource impact. Experimental results demonstrate that our adaptive RL based framework significantly outperforms static policies, achieving higher intrusion detection rates (92% compared to 82% for static policies) and substantially reducing incident detection and response times by 58%. In addition, it maintains high conformity with security requirements and efficient resource usage. These findings validate the effectiveness of adaptive reinforcement learning approaches in improving cloud security policy management.