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Oft anfallende Prozesse und Aufgaben im IT-Umfeld kosten viel Zeit und personelle Ressourcen. Zudem können bei einer manuellen Ausführung dieser Aufgaben Fehler entstehen. Die Effizienz und die Wettbewerbsfähigkeit derer Unternehmen sinkt, die diese Aufgaben nicht unter Kontrolle haben. Ziel ist es wiederkehrende Aufgaben mit wenig Aufwand zu automatisieren und so das Fehlerpotential zu vermindern.
Eine besondere Herausforderung ergibt sich hierbei in der Aggregation der diversen verteilten Konten, wie Mitarbeiterlaptop, Server und online genutzte Dienste.
In dieser Arbeit sollen zunächst Anforderungen an die zu entwickelnde Lösung festgelegt werden. Die erarbeiteten Anforderungen sollen anschließend den vorhandenen Lösungen gegenübergestellt werden, um diese bewerten zu können. Anschließend erfolgt die Implementierung einer neuen oder Anpassung und Erweiterung einer vorhandenen Lösung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Nutzung von Reinforcement Learning in der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests. Es werden Kernprobleme in den bisherigen Ansätzen anderer das Thema betreffender wissenschaftlicher Arbeiten analysiert und praktische Lösungsansätze für diese bisherigen Hindernisse vorgestellt und implementiert. Die Arbeit zeigt damit eine beispielhafte Implementierung eines Reinforcement Learning Agenten zur Automatisierung der Informationsbeschaffungs-Phase eines Penetration Tests und stellt Lösungen für existierende Probleme in diesem Bereich dar.
Eingebettet wird diese wissenschaftliche Arbeit in die Anforderungen der Herrenknecht AG hinsichtlich der Absicherung des Tunnelbohrmaschinen-Netzwerks. Dabei werden praktische Ergebnisse des eigen entwickelten Reinforcement Learning Modells im Tunnelbohrmaschinen-Test-Netzwerk der Herrenknecht AG vorgestellt.