論文の概要: NASimEmu: Network Attack Simulator & Emulator for Training Agents Generalizing to Novel Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17246v1
• Date: Fri, 26 May 2023 20:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 21:02:20.930955
• Title: NASimEmu: Network Attack Simulator & Emulator for Training Agents Generalizing to Novel Scenarios
• Title（参考訳）: NASimEmu:新しいシナリオを一般化した訓練エージェントのためのネットワーク攻撃シミュレータとエミュレータ
• Authors: Jarom\'ir Janisch, Tom\'a\v{s} Pevn\'y, Viliam Lis\'y
• Abstract要約: NASimEmuは、浸透試験エージェントをトレーニングするための新しいフレームワークである。 シミュレータとエミュレータに共有インターフェースを提供する。 フレームワークを使って、新しい、構造的に異なるシナリオに移行する一般的なエージェントをトレーニングする方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current frameworks for training offensive penetration testing agents with deep reinforcement learning struggle to produce agents that perform well in real-world scenarios, due to the reality gap in simulation-based frameworks and the lack of scalability in emulation-based frameworks. Additionally, existing frameworks often use an unrealistic metric that measures the agents' performance on the training data. NASimEmu, a new framework introduced in this paper, addresses these issues by providing both a simulator and an emulator with a shared interface. This approach allows agents to be trained in simulation and deployed in the emulator, thus verifying the realism of the used abstraction. Our framework promotes the development of general agents that can transfer to novel scenarios unseen during their training. For the simulation part, we adopt an existing simulator NASim and enhance its realism. The emulator is implemented with industry-level tools, such as Vagrant, VirtualBox, and Metasploit. Experiments demonstrate that a simulation-trained agent can be deployed in emulation, and we show how to use the framework to train a general agent that transfers into novel, structurally different scenarios. NASimEmu is available as open-source.
• Abstract（参考訳）: 現在の攻撃的侵入テストエージェントを訓練するためのフレームワーク 深層強化学習は、シミュレーションベースのフレームワークの現実のギャップとエミュレーションベースのフレームワークのスケーラビリティの欠如により、現実世界のシナリオでうまく機能するエージェントを作成するのに苦労している。 さらに、既存のフレームワークは、トレーニングデータ上でエージェントのパフォーマンスを測定する非現実的なメトリクスを使用することが多い。 この論文で紹介された新しいフレームワークであるnasimemuは、シミュレータとエミュレータの両方に共有インターフェースを提供することで、これらの問題に対処している。 このアプローチでは、エージェントをシミュレーションでトレーニングし、エミュレータにデプロイすることで、使用済みの抽象化のリアリズムを検証することができる。 本フレームワークは,トレーニング中に見つからない新たなシナリオに移行可能な汎用エージェントの開発を促進する。 シミュレーション部では,既存のシミュレータnasimを採用し,その現実性を高める。 エミュレータは、Vagrant、VirtualBox、Metasploitといった業界レベルのツールで実装されている。 実験では,シミュレーション学習エージェントをエミュレーションにデプロイできることを示し,このフレームワークを用いて,新しい,構造的に異なるシナリオに移行する汎用エージェントをトレーニングする方法を示す。 NASimEmuはオープンソースとして利用可能である。

関連論文リスト

• A Simulation System Towards Solving Societal-Scale Manipulation [14.799498804818333]
  AIによる操作の台頭は、社会的信頼と民主的プロセスに重大なリスクをもたらす。 しかし、これらの効果を現実世界で大規模に研究することは倫理的にも論理的にも非現実的です。 この問題に対処するために設計されたシミュレーション環境を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:16:24Z)
• Gaussian Splatting to Real World Flight Navigation Transfer with Liquid Networks [93.38375271826202]
  本研究では,シミュレート・トゥ・リアルな視覚四重項ナビゲーションタスクにおける分布シフトに対する一般化とロバスト性を改善する手法を提案する。 まず,擬似飛行力学とガウススプラッティングを統合してシミュレータを構築し,その後,液状ニューラルネットワークを用いてロバストなナビゲーションポリシーを訓練する。 このようにして、我々は3次元ガウススプラッティングラディアンス場レンダリング、専門家による実演訓練データのプログラミング、およびLiquid Networkのタスク理解能力の進歩を組み合わせたフルスタックの模倣学習プロトコルを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T13:48:37Z)
• RealGen: Retrieval Augmented Generation for Controllable Traffic Scenarios [58.62407014256686]
  RealGenは、トラフィックシナリオ生成のための新しい検索ベースのコンテキスト内学習フレームワークである。 RealGenは、複数の検索されたサンプルの振る舞いを勾配のない方法で組み合わせることで、新しいシナリオを合成する。 このコンテキスト内学習フレームワークは、シナリオを編集する機能を含む多種多様な生成機能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T23:11:06Z)
• Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous Driving Research [76.93956925360638]
  Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。 TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。 我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T20:49:15Z)
• Learning Interactive Real-World Simulators [96.5991333400566]
  生成モデルを用いて実世界の相互作用の普遍的なシミュレータを学習する可能性について検討する。 シミュレーターを用いて、高レベルな視覚言語ポリシーと低レベルな強化学習ポリシーの両方を訓練する。 ビデオキャプションモデルは、シミュレートされた経験を持つトレーニングの恩恵を受けることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T19:42:22Z)
• DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality [64.51295032956118]
  我々は人型ロボットの手で頑健な操作を行える政策を訓練する。 本研究は,各種ハードウェアおよびシミュレータのデクスタラス操作におけるsim-to-real転送の可能性を再確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T01:51:36Z)
• Parallel Reinforcement Learning Simulation for Visual Quadrotor Navigation [4.597465975849579]
  強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、ロボットに物理的な世界の中をナビゲートするように教えるエージェントベースのアプローチである。 本稿では,AirSim上に構築された並列学習を効率的に行うシミュレーションフレームワークを提案する。 このフレームワーク上に構築されたApe-Xは、AirSim環境の分散トレーニングを組み込むように修正されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T15:27:42Z)
• SimNet: Computer Architecture Simulation using Machine Learning [3.7019798164954336]
  この研究では、機械学習(ML)を使用して離散イベントシミュレーションを加速する共同作業について説明します。 提案した命令遅延予測器に基づいて,GPU加速並列シミュレータを実装した。 そのシミュレーション精度とスループットを、最先端シミュレータに対して検証し、評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T17:31:52Z)
• RL-CycleGAN: Reinforcement Learning Aware Simulation-To-Real [74.45688231140689]
  本稿では、画像翻訳におけるRL-scene整合性損失を導入し、画像に関連付けられたQ値に対して変換操作が不変であることを保証する。 RL-CycleGANは実世界のシミュレーションから実世界への変換による強化学習のための新しい手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T08:58:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。