論文の概要: Towards Type Agnostic Cyber Defense Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01542v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 14:32:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:54.043374
• Title: Towards Type Agnostic Cyber Defense Agents
• Title（参考訳）: タイプ非依存型サイバー防衛エージェントを目指して
• Authors: Erick Galinkin, Emmanouil Pountrourakis, Spiros Mancoridis,
• Abstract要約: サイバー脅威は拡大を続けており、労働力不足とサイバーセキュリティのスキルギャップにつながっている。 多くのサイバーセキュリティ製品ベンダーやセキュリティ組織は、彼らの防衛を強化するために人工知能に目を向けてきた。 この研究は、サイバー防衛の自動化に対する一つのアプローチにおいて、攻撃者や防衛者を特徴づける方法について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: With computing now ubiquitous across government, industry, and education, cybersecurity has become a critical component for every organization on the planet. Due to this ubiquity of computing, cyber threats have continued to grow year over year, leading to labor shortages and a skills gap in cybersecurity. As a result, many cybersecurity product vendors and security organizations have looked to artificial intelligence to shore up their defenses. This work considers how to characterize attackers and defenders in one approach to the automation of cyber defense -- the application of reinforcement learning. Specifically, we characterize the types of attackers and defenders in the sense of Bayesian games and, using reinforcement learning, derive empirical findings about how to best train agents that defend against multiple types of attackers.
• Abstract（参考訳）: 今や政府、産業、教育の至るところでコンピューティングが普及している今、サイバーセキュリティは世界中のあらゆる組織にとって重要な要素となっている。 コンピューティングの普及により、サイバー脅威は年々増加し続けており、労働力不足とサイバーセキュリティのスキルギャップにつながっている。 その結果、多くのサイバーセキュリティ製品ベンダーやセキュリティ組織は、彼らの防衛を強化するために人工知能に目を向けてきた。 この研究は、サイバー防衛の自動化、すなわち強化学習の応用に対する一つのアプローチにおいて、攻撃者や防衛者を特徴づける方法について考察する。 具体的には,ベイズゲームにおける攻撃者と守備者のタイプを特徴付けるとともに,強化学習を用いて,複数種類の攻撃者に対して防御を行うエージェントを最善に訓練する方法に関する経験的知見を導出する。

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