論文の概要: Multi-Agent Collaboration in Incident Response with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00652v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 03:12:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:36.660697
• Title: Multi-Agent Collaboration in Incident Response with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたインシデント応答におけるマルチエージェント協調
• Authors: Zefang Liu,
• Abstract要約: インシデント対応(IR)はサイバーセキュリティの重要な側面であり、サイバー攻撃を効果的に対処するために、迅速な意思決定と協調的な努力が必要である。 大きな言語モデル(LLM)をインテリジェントエージェントとして活用することは、IRシナリオにおけるコラボレーションと効率を高めるための新しいアプローチを提供する。 本稿では,Backdoors & Breaches フレームワークを用いた LLM ベースのマルチエージェントコラボレーションの適用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Incident response (IR) is a critical aspect of cybersecurity, requiring rapid decision-making and coordinated efforts to address cyberattacks effectively. Leveraging large language models (LLMs) as intelligent agents offers a novel approach to enhancing collaboration and efficiency in IR scenarios. This paper explores the application of LLM-based multi-agent collaboration using the Backdoors & Breaches framework, a tabletop game designed for cybersecurity training. We simulate real-world IR dynamics through various team structures, including centralized, decentralized, and hybrid configurations. By analyzing agent interactions and performance across these setups, we provide insights into optimizing multi-agent collaboration for incident response. Our findings highlight the potential of LLMs to enhance decision-making, improve adaptability, and streamline IR processes, paving the way for more effective and coordinated responses to cyber threats.
• Abstract（参考訳）: インシデント対応(IR)はサイバーセキュリティの重要な側面であり、サイバー攻撃を効果的に対処するために、迅速な意思決定と協調的な努力が必要である。 大きな言語モデル(LLM)をインテリジェントエージェントとして活用することは、IRシナリオにおけるコラボレーションと効率を高めるための新しいアプローチを提供する。 本稿では,サイバーセキュリティトレーニング用に設計されたテーブルトップゲームであるBackdoors & Breachesフレームワークを用いたLCMベースのマルチエージェントコラボレーションの適用について検討する。 我々は、集中型、分散化、ハイブリッド構成を含む様々なチーム構造を通して、現実世界のIRダイナミクスをシミュレートする。 エージェントのインタラクションとこれらのセットアップのパフォーマンスを解析することにより、インシデント応答に対するマルチエージェントコラボレーションの最適化に関する洞察を提供する。 我々の研究は、LCMが意思決定の強化、適応性の向上、IRプロセスの合理化、サイバー脅威に対するより効果的で協調的な応答の道を開くことの可能性を浮き彫りにした。

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