論文の概要: Towards Autonomous Cyber Operation Agents: Exploring the Red Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02247v2
• Date: Fri, 8 Sep 2023 21:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 23:19:21.976599
• Title: Towards Autonomous Cyber Operation Agents: Exploring the Red Case
• Title（参考訳）: 自律型サイバーオペレーションエージェントを目指して : レッドケースを探る
• Authors: Li Li, Jean-Pierre S. El Rami, Ryan Kerr, Adrian Taylor, Grant Vandenberghe,
• Abstract要約: 強化・深部強化学習(RL/DRL)がサイバーネットワーク運用のための自律エージェントの開発に応用されている(CyOps)。 トレーニング環境は、エージェントが学び、達成することを目的とした、高い忠実度でCyOpsをシミュレートする必要があります。 優れたシミュレータは、サイバー環境の極端な複雑さのために達成し難い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.805031560408777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, reinforcement and deep reinforcement learning (RL/DRL) have been applied to develop autonomous agents for cyber network operations(CyOps), where the agents are trained in a representative environment using RL and particularly DRL algorithms. The training environment must simulate CyOps with high fidelity, which the agent aims to learn and accomplish. A good simulator is hard to achieve due to the extreme complexity of the cyber environment. The trained agent must also be generalizable to network variations because operational cyber networks change constantly. The red agent case is taken to discuss these two issues in this work. We elaborate on their essential requirements and potential solution options, illustrated by some preliminary experimentations in a Cyber Gym for Intelligent Learning (CyGIL) testbed.
• Abstract（参考訳）: 近年,RL,特にDRLアルゴリズムを用いてエージェントを代表環境において訓練するサイバーネットワーク運用のための自律エージェントの開発に,強化・強化学習(RL/DRL)が適用されている。 トレーニング環境は、エージェントが学び、達成することを目的とした、高い忠実度でCyOpsをシミュレートする必要があります。 優れたシミュレータは、サイバー環境の極端な複雑さのために達成し難い。 トレーニングされたエージェントは、運用中のサイバーネットワークが常に変化するため、ネットワークのバリエーションに対して一般化可能でなければならない。 この作業でこれらの2つの問題について議論するために、レッドエージェントのケースが取られます。 我々は,Cyber Gym for Intelligent Learning (CyGIL)テストベッドで予備実験を行った。

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