論文の概要: Guidelines for Applying RL and MARL in Cybersecurity Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04262v1
- Date: Thu, 06 Mar 2025 09:46:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 15:59:57.229925
- Title: Guidelines for Applying RL and MARL in Cybersecurity Applications
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティ分野におけるRLとMARLの適用ガイドライン
- Authors: Vasilios Mavroudis, Gregory Palmer, Sara Farmer, Kez Smithson Whitehead, David Foster, Adam Price, Ian Miles, Alberto Caron, Stephen Pasteris,
- Abstract要約: 自動サイバー防衛(ACD)における課題に対処するための有望な手法として、強化学習(RL)とマルチエージェント強化学習(MARL)が出現している。
本報告では、サイバーセキュリティの専門家や研究者に対して、特定のユースケースに対するRLとMARLの適合性を評価するための、構造化されたガイドラインを提供する。
また、重要なアルゴリズムアプローチ、実装上の課題、データ不足や敵対的干渉といった実世界の制約についても論じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4430282317302408
- License:
- Abstract: Reinforcement Learning (RL) and Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) have emerged as promising methodologies for addressing challenges in automated cyber defence (ACD). These techniques offer adaptive decision-making capabilities in high-dimensional, adversarial environments. This report provides a structured set of guidelines for cybersecurity professionals and researchers to assess the suitability of RL and MARL for specific use cases, considering factors such as explainability, exploration needs, and the complexity of multi-agent coordination. It also discusses key algorithmic approaches, implementation challenges, and real-world constraints, such as data scarcity and adversarial interference. The report further outlines open research questions, including policy optimality, agent cooperation levels, and the integration of MARL systems into operational cybersecurity frameworks. By bridging theoretical advancements and practical deployment, these guidelines aim to enhance the effectiveness of AI-driven cyber defence strategies.
- Abstract（参考訳）: Reinforcement Learning (RL) と Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) は、自動サイバー防衛(ACD)における課題に対処するための有望な方法論として登場した。
これらの技術は、高次元の対角的環境において適応的な意思決定能力を提供する。
本報告では, サイバーセキュリティの専門家と研究者を対象に, 説明可能性, 調査ニーズ, マルチエージェント調整の複雑さなどの要因を考慮し, 特定のユースケースに対するRLとMARLの適合性を評価するための一連のガイドラインを提供する。
また、重要なアルゴリズムアプローチ、実装上の課題、データ不足や敵対的干渉といった実世界の制約についても論じている。
報告書はさらに、政策の最適性、エージェント協力レベル、MARLシステムの運用サイバーセキュリティフレームワークへの統合など、オープンな研究課題を概説している。
これらのガイドラインは、理論的進歩と実践的な展開をブリッジすることで、AIによるサイバー防衛戦略の有効性を高めることを目的としている。
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