參考文獻: Potteiger, N., Samaddar, A., Bergstrom, H., & Koutsoukos, X. (2024). Designing Robust Cyber-Defense Agents with Evolving Behavior Trees. arXiv preprint arXiv:2410.16383.
研究目標: 本文旨在設計一種基於演進行為樹 (EBT) 的自主網路防禦代理人,以應對日益複雜的網路攻擊。
方法: 研究人員採用三階段方法設計代理人:(1) 使用遺傳規劃和名為 Cyber-Firefighter 的新型抽象網路環境學習 EBT 的高階控制結構;(2) 優化學習啟用組件 (LEC) 以增強代理人在真實網路環境中的穩健性;(3) 將 EBT 整合到真實網路環境中進行部署和評估。
主要發現:
主要結論: 基於 EBT 的網路防禦代理人為應對動態網路攻擊提供了一種強健且可解釋的解決方案。
意義: 這項研究為自主網路防禦系統的設計提供了新的思路,特別是在應對複雜和動態攻擊方面。
局限性和未來研究方向: 未來研究方向包括擴展可用防禦策略集以涵蓋更多攻擊類型,研究能夠泛化到多種攻擊策略的訓練方法,以及在真實網路系統中評估該方法的性能。
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