연구진은 복잡한 시스템의 취약점을 분석하는 네트워크 해체 프로그램 자동 설계 방법인 AutoSND를 제안했어요. AutoSND는 세 단계 트리 검색 프레임워크로, 단순한 휴리스틱에서 시작해 실행 증거를 활용하고 구조적 정책을 컴파일해요. 최종 후보는 잔여 차수를 기반으로 노드 순서를 조정하고 상태 업데이트 범위를 제한하는 해석 가능한 구조를 형성해요.
실험 결과, AutoSND는 12개의 실제 네트워크와 3개의 대규모 네트워크에서 더 나은 검색 성능과 안정성을 달성하고 경쟁력 있는 해체 프로그램을 발견했어요. AutoSND-Q/S는 품질 우선 및 속도 우선 후보를 얻기 위해 정책을 기반으로 트리 검색을 계속해요.
AutoSND의 코드는 GitHub에서 확인할 수 있으며, 연구는 네트워크 해체 프로그램 설계의 효율성과 해석 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대돼요.