論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Operations: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07745v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 16:24:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 14:32:15.865148
- Title: Deep Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Operations: A Survey
- Title（参考訳）: 自律サイバーオペレーションのための深層強化学習:調査
- Authors: Gregory Palmer, Chris Parry, Daniel J.B. Harrold, Chris Willis
- Abstract要約: 近年のサイバー攻撃の急増により、ネットワークを悪意ある行為者から守るための原則的な方法の必要性が高まっている。
深層強化学習は、これらの攻撃を緩和するための有望なアプローチとして現れている。
DRLはサイバー防御の可能性をかなり示してきたが、DRLが大規模に自律的なサイバー操作に適用されるまでには、多くの課題が克服されなければならない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid increase in the number of cyber-attacks in recent years raises the
need for principled methods for defending networks against malicious actors.
Deep reinforcement learning (DRL) has emerged as a promising approach for
mitigating these attacks. However, while DRL has shown much potential for
cyber-defence, numerous challenges must be overcome before DRL can be applied
to autonomous cyber-operations (ACO) at scale. Principled methods are required
for environments that confront learners with very high-dimensional state
spaces, large multi-discrete action spaces, and adversarial learning. Recent
works have reported success in solving these problems individually. There have
also been impressive engineering efforts towards solving all three for
real-time strategy games. However, applying DRL to the full ACO problem remains
an open challenge. Here, we survey the relevant DRL literature and
conceptualize an idealised ACO-DRL agent. We provide: i.) A summary of the
domain properties that define the ACO problem; ii.) A comprehensive evaluation
of the extent to which domains used for benchmarking DRL approaches are
comparable to ACO; iii.) An overview of state-of-the-art approaches for scaling
DRL to domains that confront learners with the curse of dimensionality, and;
iv.) A survey and critique of current methods for limiting the exploitability
of agents within adversarial settings from the perspective of ACO. We conclude
with open research questions that we hope will motivate future directions for
researchers and practitioners working on ACO.
- Abstract（参考訳）: 近年のサイバー攻撃の急増により、ネットワークを悪意ある行為者から守るための原則的な方法の必要性が高まっている。
深層強化学習(DRL)はこれらの攻撃を緩和するための有望なアプローチである。
しかし、DRLはサイバー防御の可能性をかなり示しているが、DRLが大規模に自律型サイバー操作(ACO)に適用されるまでには、多くの課題が克服されなければならない。
原理的手法は,高次元状態空間,大規模マルチ離散行動空間,対人学習といった学習環境において必要となる。
最近の研究は、これらの問題を個別に解決することに成功していると報告している。
また、リアルタイム戦略ゲームのために3つすべてを解決するための素晴らしいエンジニアリング努力も行われている。
しかし、完全なACO問題にDRLを適用することは未解決の課題である。
本稿では、DRLに関する文献を調査し、理想化されたACO-DRLエージェントを概念化する。
提供します。
) ACO問題を定義するドメインプロパティの要約。
) drl アプローチのベンチマークに使用するドメインが aco に匹敵する範囲の包括的評価(iii)
DRLを学習者に対して次元性の呪いに直面する領域に拡張するための最先端アプローチの概要,および, iv。
) acoの立場から、敵対的環境におけるエージェントの利用可能性を制限するための現在の方法に関する調査と批判。
我々は、ACOに携わる研究者や実践者に、今後の方向性を動機付けることを望んでいる。
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