論文の概要: Symbiotic Game and Foundation Models for Cyber Deception Operations in Strategic Cyber Warfare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10570v2
- Date: Mon, 19 Aug 2024 00:52:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 03:27:41.861514
- Title: Symbiotic Game and Foundation Models for Cyber Deception Operations in Strategic Cyber Warfare
- Title（参考訳）: 戦略サイバー戦におけるサイバー詐欺作戦の共生ゲームと基礎モデル
- Authors: Tao Li, Quanyan Zhu,
- Abstract要約: 私たちは現在、戦術の急速な進化、知性の非対称性の向上、ハッキングツールのアクセシビリティ向上など、前例のないサイバー戦争に直面しています。
本章は、サイバー詐欺戦術の分析、設計、実施におけるゲーム理論モデルと基礎モデル(FM)の重要な役割を強調することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.378537388284027
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We are currently facing unprecedented cyber warfare with the rapid evolution of tactics, increasing asymmetry of intelligence, and the growing accessibility of hacking tools. In this landscape, cyber deception emerges as a critical component of our defense strategy against increasingly sophisticated attacks. This chapter aims to highlight the pivotal role of game-theoretic models and foundation models (FMs) in analyzing, designing, and implementing cyber deception tactics. Game models (GMs) serve as a foundational framework for modeling diverse adversarial interactions, allowing us to encapsulate both adversarial knowledge and domain-specific insights. Meanwhile, FMs serve as the building blocks for creating tailored machine learning models suited to given applications. By leveraging the synergy between GMs and FMs, we can advance proactive and automated cyber defense mechanisms by not only securing our networks against attacks but also enhancing their resilience against well-planned operations. This chapter discusses the games at the tactical, operational, and strategic levels of warfare, delves into the symbiotic relationship between these methodologies, and explores relevant applications where such a framework can make a substantial impact in cybersecurity. The chapter discusses the promising direction of the multi-agent neurosymbolic conjectural learning (MANSCOL), which allows the defender to predict adversarial behaviors, design adaptive defensive deception tactics, and synthesize knowledge for the operational level synthesis and adaptation. FMs serve as pivotal tools across various functions for MANSCOL, including reinforcement learning, knowledge assimilation, formation of conjectures, and contextual representation. This chapter concludes with a discussion of the challenges associated with FMs and their application in the domain of cybersecurity.
- Abstract（参考訳）: 私たちは現在、戦術の急速な進化、知性の非対称性の向上、ハッキングツールのアクセシビリティ向上など、前例のないサイバー戦争に直面しています。
この状況では、サイバー詐欺は、ますます高度な攻撃に対する防衛戦略の重要な要素として現れます。
本章は、サイバー詐欺戦術の分析、設計、実施におけるゲーム理論モデルと基礎モデル(FM)の重要な役割を強調することを目的とする。
ゲームモデル(GM)は、多様な敵の相互作用をモデル化するための基礎的なフレームワークとして機能し、敵の知識とドメイン固有の洞察の両方をカプセル化する。
一方、FMは特定のアプリケーションに適した機械学習モデルを作成するためのビルディングブロックとして機能する。
GMとFMの相乗効果を利用することで、攻撃に対するネットワークの確保だけでなく、計画された運用に対するレジリエンスを高めることで、能動的かつ自動化されたサイバー防御メカニズムを前進させることができる。
本章では、戦術的、作戦的、戦略的な戦争のレベルにおけるゲームについて論じ、これらの方法論間の共生関係を掘り下げ、そのようなフレームワークがサイバーセキュリティに重大な影響を及ぼすような関連アプリケーションを探る。
本章では, 対戦行動の予測, 適応的防御的偽装戦術の設計, 操作レベル合成と適応のための知識の合成を可能にする多エージェント型神経象徴的客観学習(MANSCOL)の有望な方向性について論じる。
FMは、強化学習、知識同化、推測の形成、文脈表現など、MANSCOLの様々な機能にまたがる重要なツールとして機能する。
この章は、FMに関連する課題とそのサイバーセキュリティ分野への応用に関する議論から締めくくっている。
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