Training Environments for Reinforcement Learning Cybersecurity Agents
Notice bibliographique
Résumé
The development and training of Reinforcement Learning (RL) agents that can be applied to solve cybersecurity related challenges is a growing field of research. However, creating environments to train these agents effectively and efficiently is a nontrivial task. As part of the Markov Decision Process (MDP) involved in training an RL agent, the model must take actions on an environment and observe the impact of these actions on the state of the environment. For RL agents training in the field of cybersecurity, the environment being acted upon is often a computer network. Two primary streams of training environment have been developed for such agents: network emulators and network simulators. Emulators employ Virtual Machines (VMs) to provide a high-fidelity environment for the agent's interactions but suffer in efficiency since the actions of the agent are executed in real-time on the emulated network. Simulators employ abstracted models of the network environment that can rapidly compute the effect of an action on the environment. Simulated environments can train RL agents in much less time but introduce a simulation-to-reality gap that may result in an agent trained in a simulated environment that performs poorly in real environments. This paper reviews current emulated and simulated network environments for RL training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».