연구진은 메타 공격 언어(MAL)를 기반으로 한 사이버 작전 시뮬레이터 'MAL 시뮬레이터'를 개발해 공개했다. 공격 모델링 언어를 중심으로 설계되어 소스코드 수정 없이 다양한 대상 도메인에 적용할 수 있으며, 의사결정 중심의 공격·방어 시뮬레이션과 자동화 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 사이버 레인지 CRATE의 에뮬레이션 네트워크에서 수집한 데이터를 기반으로 공격 에이전트와 방어 에이전트를 각각 훈련한 두 가지 사례 연구를 진행한 결과, 훈련된 공격자 정책은 비교 탐색 기법보다 목표에 더 효율적으로 도달했고, 훈련된 방어자 에이전트는 잡음이 섞인 경보 조건에서도 단순 휴리스틱 에이전트보다 낮은 비용을 기록했다. 그러나 강화학습 공격자와 강화학습 방어자를 맞붙이자 방어자의 성능이 크게 떨어져, 공격·방어 에이전트를 함께 훈련할 수 있는 시뮬레이터의 중요성을 재확인했다.

• •공격 모델링 언어(MAL) 기반으로 소스코드 수정 없이 다양한 도메인에 적용 가능한 시뮬레이터 개발
• •사이버 레인지 CRATE의 실제 데이터 기반으로 공격·방어 에이전트 훈련 사례 연구
• •훈련된 공격자 정책이 비교 탐색 기법보다 효율적으로 목표 달성, 방어자는 노이즈 조건에서도 저비용 유지
• •RL 공격자 vs RL 방어자 대결에서 방어 성능이 크게 하락해 공동 훈련 시뮬레이터의 중요성 입증