論文の概要: Large Language Models are Autonomous Cyber Defenders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04843v1
• Date: Wed, 07 May 2025 22:42:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.694803
• Title: Large Language Models are Autonomous Cyber Defenders
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは自律型サイバーディフェンダーである
• Authors: Sebastián R. Castro, Roberto Campbell, Nancy Lau, Octavio Villalobos, Jiaqi Duan, Alvaro A. Cardenas,
• Abstract要約: 自律サイバーディフェンス(ACD)は、人工知能(AI)エージェントによるインシデント対応を自動化することを目的としている。 ほとんどのACDアプローチは単一エージェントシナリオにフォーカスし、強化学習(RL)を活用する。 大きな言語モデル(LLM)は、一般的なセキュリティコンテキストで説明可能なアクションを提供することによって、これらの問題に対処することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1884913108327873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fast and effective incident response is essential to prevent adversarial cyberattacks. Autonomous Cyber Defense (ACD) aims to automate incident response through Artificial Intelligence (AI) agents that plan and execute actions. Most ACD approaches focus on single-agent scenarios and leverage Reinforcement Learning (RL). However, ACD RL-trained agents depend on costly training, and their reasoning is not always explainable or transferable. Large Language Models (LLMs) can address these concerns by providing explainable actions in general security contexts. Researchers have explored LLM agents for ACD but have not evaluated them on multi-agent scenarios or interacting with other ACD agents. In this paper, we show the first study on how LLMs perform in multi-agent ACD environments by proposing a new integration to the CybORG CAGE 4 environment. We examine how ACD teams of LLM and RL agents can interact by proposing a novel communication protocol. Our results highlight the strengths and weaknesses of LLMs and RL and help us identify promising research directions to create, train, and deploy future teams of ACD agents.
• Abstract（参考訳）: 敵のサイバー攻撃を防ぐためには、迅速かつ効果的なインシデント応答が不可欠である。 自律サイバーディフェンス(ACD)は、行動計画と実行を行う人工知能(AI)エージェントによるインシデント対応を自動化することを目的としている。 ほとんどのACDアプローチは単一エージェントのシナリオにフォーカスし、強化学習(RL)を活用する。 しかし、ACD RL-trained agent はコストのかかる訓練に依存しており、それらの推論は必ずしも説明可能あるいは伝達可能であるとは限らない。 大きな言語モデル(LLM)は、一般的なセキュリティコンテキストで説明可能なアクションを提供することによって、これらの問題に対処することができる。 研究者はALMエージェントをACDのために探索しているが、マルチエージェントのシナリオや他のACDエージェントとの相互作用では評価していない。 本稿では,CybORG CAGE 4 環境への新たな統合を提案し,マルチエージェント ACD 環境で LLM がどのように機能するかを示す。 LLM と RL エージェントの ACD チームが,新しい通信プロトコルを提案することにより,どのように相互作用するかを検討する。 我々の結果はLLMとRLの長所と短所を強調し、将来のACDエージェントのチームを作成し、訓練し、展開するための有望な研究方向を特定するのに役立ちます。

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