现在许多企业都在使用AD域服务进行管理，我们现在通俗理解里面蕴含着许多重要资产。
对于这个东西有下列的描述:
1、攻击他能够获得用户权限
2、里面存在许多的计算机资产，当攻击者攻击其中的一台机器，可以通过某种手段在域中的环境横向移动。
3、这玩意存在于内网中。
大概的描述就是上面的了，网上的解释我看不懂，我现在觉得他是一个类似管理资源的应用，存放在域控主机上，然后这个攻击者需要通过横向移动来控制到这个主机。
所以微软的365 Defender团队就发布了这个开源的人工智能攻防对抗模拟工具。项目专注于对网络攻击后横向移动阶段进行威胁建模，用于模拟抽象企业网路环境中运行的自动化代理的交互。（自动化代理可以模拟一些人工行为，自动化执行一些行为。）
项目调用了基于python的Open AI Gym接口使用强化学习训练自动化Agent。
技术使用了DQN模拟攻击方和防御方，部署了一些经典的漏洞、脆弱性的资产。不同的服务器资产被攻取可以获得到不同的分数。跟强化学习的思想结合起来，可以获得到一个最佳的攻击路径、攻击手法和防御策略。在这个过程中通过变换不同的防守策略、网络拓扑，可以得到很多的副本，从而进一步的训练攻击者和防守方的策略。（我们知道强化学习需要给智能体的行为给定一个评分，然后让这个智能体最后得到高分。那么我是说，当然他会向着得分最高的目标，这里当然是域控主机。我的意思是，，如何设置智能体的行为是需要细致考虑的，比方说，选取了什么漏洞，这个漏洞是否可行，使用过后是否会被系统检测出来。在这里是有一套复杂的设置）
再者，作为防御方，我们想要对系统进行威胁建模，但是就我所知道的，威胁建模对于建模的人来说，建模是挖掘威胁的工具，我们在进行建模前是不知道威胁是什么的，那么强化学习需要设置对智能体设置行为规范，让他去学习，从而去发现潜在的威胁。看上去是不是有点冲突，不过仔细想想是我搞混了威胁建模的概念（写的比较绕了，其实需要区别的是威胁建模不是挖创新型的0day，而是去根据已经有的资料去查询系统，在这个层面其实看起来是可以使用强化学习的。但是我总觉得在这个层面上，需要对智能体的行为不要设置需要多样性一点，要是设置的太具体，宏观，我觉得就简化了攻击方式，也就是量化智能体行为细度需要做一些研究）
---10.2更新
在对程序进行运行和解读后，对项目有了一些新的理解：
首先是项目文件，这里附上主要项目文件结构
|-- Dockerfile
|-- ...
|-- cyberbattle
| |-- ...
| |-- _env //环境相关定义
| |-- agents //代理
| | |-- baseline //基准代理
| | | |-- agent_dql.py
| | | |-- agent_randomcredlookup.py
| | | |-- agent_tabularqlearning.py
| | | |-- agent_wrapper.py
| | | |-- baseline_test.py
| | | |-- learner.py
| | | |-- notebooks //基准代理对应的notebook
| | | | |-- notebook_all_agents_benchmark.py
| | | | |-- notebook_ctf_dql.py
| | | | |-- notebook_dql.py
| | | | |-- notebook_randlookups.py
| | | | |-- notebook_tabularq.py
| | |-- random_agent.py
| |-- samples //网络环境定义
| | |-- chainpattern //链式网络
| | |-- simple //随机生成网络
| | |-- toyctf //toyctf网络
| |-- simulation //模型定义
|-- notebooks
| |-- c2_interactive_interface.ipynb //介绍创建节点网络
| |-- chainnetwork-optionwrapper.ipynb
| |-- chainnetwork-random.ipynb
| |-- random_plot.png
| |-- randomnetwork.ipynb //随机网络环境生成
| |-- toyctf-blank.ipynb
| |-- toyctf-random.ipynb
| |-- toyctf-solved.ipynb
需要快速了解项目的可以尝试使用jupyter noterbook，当然在调试的过程中还是遇到各种各样的bug，（烦死了（猴子
据说使用docker可以流畅构建，但是项目原来的注册表的登陆密码不共享，需要自行重新拉取构建，我doker水平不太好，拉了半天没搞定。（一定要去学精点
轻度观察项目后，感觉这个项目是个沙盘模拟哇，和上面之前写的理解有点相关，这个模拟的精细度怎么说呢，比较宏观，到流量那种肯定是没有的，根据一些特点，比方说什么样的机器存在什么样子的漏洞，通过控制机器达到横向移动。
CyberBattleSim中建模：
有向图，结点表示计算机，边表示其他结点的知识或节点间通信。
环境：状态就是网络，单个代理，部分可观测（代理无法观测到所有的结点和边），静态的，确定性的，离散的，post-breach
行动空间（代理可以逐步探索网络）：本地攻击，远程攻击，认证连接
观测空间：发现结点，获取结点，发现凭证，特权提升，可用攻击
奖励：基于结点的内在价值，如SQL server比测试机器重要
可以在这两个教学文件当中看到项目对应网络和节点的定义
本地agent如上，定义了其包含的漏洞，漏洞类型，漏洞描述，端口，价值，花费，服务等。
防御agent预测节点被攻击后会采用一种re-image的方式防御，似乎是重装镜像？？
攻击者通过初始化的攻击节点开始，由于无法获取到当前整个环境当中的网络拓扑图与链接方式，攻击者agent只有三种能力进行横向扩散：本地攻击、远程攻击、链接到其他节点。通过不同的结点的权限和不同的动作典型的比如数据泄露、泄露、权限失陷等行为，分别给不同的分数。
对于漏洞的定义：
漏洞建模
- 先决条件漏洞是否在给定的节点上被激活
- 漏洞被攻击者成功利用的概率
- 漏洞成功利用的side-effects
每个结点都有一组分配的命名属性，先决条件可表示为基于可能结点属性集合的布尔表达式
漏洞结果
每个漏洞都有预定义的结果，可能包括：
泄露凭证集合
泄露引用网络中的另一个结点
泄露结点信息/属性
对结点拥有所有权
节点上的特权提升
远程漏洞例子：
一个SharePoint站点泄露了ssh凭证
一个ssh漏洞可以获取计算机的访问权限
一个github项目泄露了commit历史
一个SharePoint站点的文件包含到存储用户的SAS token
本地漏洞例子：
从系统缓存中提取token或凭据
提升到system权限
提升到管理员权限
漏洞可以在结点级别使用时定义，也可以由全局定义，并由先决条件布尔表达式激活
建模主要是关注了用户角色与凭证（根据凭证登录其他机器），连接性（发现其他机器以及到其他机器的连接），漏洞（漏洞的前提条件及漏洞利用效果）
目前看到的agent感觉不太涉及到多智能体联合协作，目前跑到的像是单智能体。比方说多个智能体如何协同攻击或者协同防御，项目给我的感觉就是将我最一开始学习强化学习的小车走网格的PLUS版本。
该项目的攻击方式包括本地攻击，远程攻击和连接其他节点，每种攻击只举了几个例子，然而实际过程中应该远远不止于此（虽然我攻防学习的不是很好，但是看同学打过，像是这种攻防可能需要结合类似知识图谱？？要是能够跟漏洞库结合起来感觉还不错，但是带来的实际计算开销目前我无法估计。
TODO
1、emmm尝试diy下节点和agent试一下
2、将剩下的代码跑通
