Combining Supervised and Reinforcement Learning to Build a Generic Defensive Cyber Agent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sophisticated mechanisms for attacking computer networks are emerging, making it crucial to have equally advanced mechanisms in place to defend against these malicious attacks. Autonomous cyber operations (ACOs) are considered a potential solution to provide timely defense. In ACOs, an agent that attacks the network is called a red agent, while an agent that defends against the red agent is called a blue agent. In real-world scenarios, different types of red agents can attack a network, requiring blue agents to defend against a variety of red agents, each with unique attack strategies and goals. This requires the training of blue agents capable of responding effectively, regardless of the specific strategy employed RED. Additionally, a generic blue agent must also be adaptable to different network topologies. This paper presents a framework for the training of a generic blue agent capable of defending against various red agents. The framework combines reinforcement learning (RL) and supervised learning. RL is used to train a blue agent against a specific red agent in a specific networking environment, resulting in multiple RL-trained blue agents—one for each red agent. Supervised learning is then used to train a generic blue agent using these RL-trained blue agents. Our results demonstrate that the proposed framework successfully trains a generic blue agent that can defend against different types of red agents across various network topologies. The framework demonstrates consistently improved performance over a range of existing methods, as validated through extensive empirical evaluation. Detailed comparisons highlight its robustness and generalization capabilities. Additionally, to enable generalization across different adversarial strategies, the framework employs a variational autoencoder (VAE) that learns compact latent representations of observations, allowing the blue agent to focus on high-level behavioral features rather than raw inputs. Our results demonstrate that incorporating a VAE into the proposed framework further improves its overall performance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle