How to Better Fit Reinforcement Learning for Pentesting: A New Hierarchical Approach

Faillon, Marc-Antoine; Bout, Baptiste; Francq, Julien; Neal, Christopher; Boulahia Cuppens, Nora; Cuppens, Frédéric; Yaich, Reda; Faillon, Marc-Antoine; Bout, Baptiste; Francq, Julien; Neal, Christopher; Boulahia Cuppens, Nora; Cuppens, Frédéric; Yaich, Reda

How to Better Fit Reinforcement Learning for Pentesting: A New Hierarchical Approach

Marc-Antoine Faillon, Baptiste Bout, Julien Francq, Christopher Neal, Nora Boulahia Cuppens , Frédéric Cuppens , Reda Yaich

Communication écrite (2024)

Accéder à ce document

Lien externe

Ce document n'est pas archivé dans PolyPublie, mais peut être consulté chez l'éditeur officiel

Voir chez l'éditeur officiel

Département:

Département de génie informatique et génie logiciel

ISBN:

9783031709036

Adresse URL de PolyPublie:

https://publications.polymtl.ca/59494/

Nom de la conférence:

29th European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS 2024)

Lieu de la conférence:

Bydgoszcz, Poland

Date(s) de la conférence:

2024-09-16 - 2024-09-20

Maison d'édition:

Springer

DOI:

10.1007/978-3-031-70903-6_16

URL officielle:

https://doi.org/10.1007/978-3-031-70903-6_16

OAI:

oai:publications.polymtl.ca:59494

ORCID

Date du dépôt:

29 oct. 2024 13:18

Dernière modification:

14 oct. 2026 14:20

Citer en APA 7:

Faillon, M.-A., Bout, B., Francq, J., Neal, C., Boulahia Cuppens, N., Cuppens, F., & Yaich, R. (septembre 2024). How to Better Fit Reinforcement Learning for Pentesting: A New Hierarchical Approach [Communication écrite]. 29th European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS 2024), Bydgoszcz, Poland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70903-6_16

Statistiques

Dimensions

Actions réservées au personnel

Afficher document