論文の概要: From Static to Adaptive Defense: Federated Multi-Agent Deep Reinforcement Learning-Driven Moving Target Defense Against DoS Attacks in UAV Swarm Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07392v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 03:33:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.79561
• Title: From Static to Adaptive Defense: Federated Multi-Agent Deep Reinforcement Learning-Driven Moving Target Defense Against DoS Attacks in UAV Swarm Networks
• Title（参考訳）: 静的から適応防衛へ:UAVスワムネットワークにおけるDoS攻撃に対する多エージェント深層強化学習駆動移動目標防衛
• Authors: Yuyang Zhou, Guang Cheng, Kang Du, Zihan Chen, Tian Qin, Yuyu Zhao,
• Abstract要約: UAVスワムネットワークにおける能動的かつ適応的なDoS緩和のための新しいフレームワークを提案する。 具体的には、リードスイッチング、ルート突然変異、周波数ホッピングを含む3つの軽量かつ協調的なMTD機構を設計する。 我々のアプローチは最先端のベースラインを大きく上回り、最大34.6%の攻撃緩和率向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.570847080982325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of unmanned aerial vehicle (UAV) swarms has enabled a wide range of mission-critical applications, but also exposes UAV networks to severe Denial-of-Service (DoS) threats due to their open wireless environment, dynamic topology, and resource constraints. Traditional static or centralized defense mechanisms are often inadequate for such dynamic and distributed scenarios. To address these challenges, we propose a novel federated multi-agent deep reinforcement learning (FMADRL)-driven moving target defense (MTD) framework for proactive and adaptive DoS mitigation in UAV swarm networks. Specifically, we design three lightweight and coordinated MTD mechanisms, including leader switching, route mutation, and frequency hopping, that leverage the inherent flexibility of UAV swarms to disrupt attacker efforts and enhance network resilience. The defense problem is formulated as a multi-agent partially observable Markov decision process (POMDP), capturing the distributed, resource-constrained, and uncertain nature of UAV swarms under attack. Each UAV is equipped with a local policy agent that autonomously selects MTD actions based on partial observations and local experiences. By employing a policy gradient-based FMADRL algorithm, UAVs collaboratively optimize their defense policies via reward-weighted aggregation, enabling distributed learning without sharing raw data and thus reducing communication overhead. Extensive simulations demonstrate that our approach significantly outperforms state-of-the-art baselines, achieving up to a 34.6% improvement in attack mitigation rate, a reduction in average recovery time of up to 94.6%, and decreases in energy consumption and defense cost by as much as 29.3% and 98.3%, respectively, while maintaining robust mission continuity under various DoS attack strategies.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機群(UAV)の普及により、幅広いミッションクリティカルな応用が可能となったが、オープン無線環境、動的トポロジー、資源制約により、UAVネットワークは深刻なDoS(DoS)脅威に晒されている。 従来の静的あるいは集中型防御機構は、このような動的で分散的なシナリオでは不十分であることが多い。 これらの課題に対処するために、UAVスワムネットワークにおけるアクティブかつ適応的なDoS軽減のためのFMADRL駆動型移動目標防御(MTD)フレームワークを提案する。 具体的には、リーダースイッチング、ルート突然変異、周波数ホッピングを含む3つの軽量かつ協調的なMTD機構を設計し、UAVスワムの固有の柔軟性を活用して攻撃を妨害し、ネットワークのレジリエンスを高める。 防衛問題はマルチエージェント部分観測可能なマルコフ決定プロセス (POMDP) として定式化され、攻撃対象のUAV群集の分散、資源制約、不確実性を捕捉する。 各UAVは、部分的な観察と局所的な経験に基づいてMTDアクションを自律的に選択するローカルポリシーエージェントを備えている。 政策勾配に基づくFMADRLアルゴリズムを用いることで、UAVは報酬重み付けによる防衛政策を協調的に最適化し、生データを共有せずに分散学習を可能にし、通信オーバーヘッドを低減する。 大規模シミュレーションでは,攻撃緩和率34.6%,平均回収時間94.6%,エネルギー消費および防衛費29.3%と98.3%の削減を達成し,各種DoS攻撃戦略下での堅牢なミッション継続性を維持しながら,我々のアプローチが最先端のベースラインを著しく上回ることを示した。

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