論文の概要: Multi-Agent Actor-Critics in Autonomous Cyber Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09134v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 15:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 16:03:11.153583
• Title: Multi-Agent Actor-Critics in Autonomous Cyber Defense
• Title（参考訳）: 自律型サイバー防衛におけるマルチエージェントアクター臨界
• Authors: Mingjun Wang, Remington Dechene,
• Abstract要約: マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)は、自律型サイバーオペレーションの有効性とレジリエンスを高めるための有望なアプローチである。 シミュレーションサイバー攻撃シナリオにおいて,各エージェントが迅速に学習し,MADRLを用いて自律的に脅威に対処できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5261718469769447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The need for autonomous and adaptive defense mechanisms has become paramount in the rapidly evolving landscape of cyber threats. Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (MADRL) presents a promising approach to enhancing the efficacy and resilience of autonomous cyber operations. This paper explores the application of Multi-Agent Actor-Critic algorithms which provides a general form in Multi-Agent learning to cyber defense, leveraging the collaborative interactions among multiple agents to detect, mitigate, and respond to cyber threats. We demonstrate each agent is able to learn quickly and counter act on the threats autonomously using MADRL in simulated cyber-attack scenarios. The results indicate that MADRL can significantly enhance the capability of autonomous cyber defense systems, paving the way for more intelligent cybersecurity strategies. This study contributes to the growing body of knowledge on leveraging artificial intelligence for cybersecurity and sheds light for future research and development in autonomous cyber operations.
• Abstract（参考訳）: 自律的で適応的な防御機構の必要性は、急速に進化するサイバー脅威の状況において最重要になっている。 マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)は、自律型サイバーオペレーションの有効性とレジリエンスを高めるための有望なアプローチである。 本稿では,複数エージェント間の協調的相互作用を利用して,サイバー脅威を検出し,軽減し,応答するマルチエージェント・アクター・クリティカル・アルゴリズムの適用について検討する。 シミュレーションサイバー攻撃シナリオにおいて,各エージェントが迅速に学習し,MADRLを用いて自律的に脅威に対処できることを実証する。 その結果、MADRLは自律型サイバー防衛システムの能力を大幅に向上させ、よりインテリジェントなサイバーセキュリティ戦略の道を開いたことが示唆された。 この研究は、人工知能をサイバーセキュリティに活用するための知識の増大に寄与し、自律型サイバーオペレーションの今後の研究と開発に光を当てる。

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