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/2506.07392v3
• Date: Mon, 13 Oct 2025 06:45:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 15:48:08.767069
• 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群における能動的DoS緩和のための新しい枠組みを提案する。 我々は、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っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.908450903174725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of UAVs has enabled a wide range of mission-critical applications and is becoming a cornerstone of low-altitude networks, supporting smart cities, emergency response, and more. However, the open wireless environment, dynamic topology, and resource constraints of UAVs expose low-altitude networks to severe DoS threats. Traditional defense approaches, which rely on fixed configurations or centralized decision-making, cannot effectively respond to the rapidly changing conditions in UAV swarm environments. To address these challenges, we propose a novel federated multi-agent deep reinforcement learning (FMADRL)-driven moving target defense (MTD) framework for proactive DoS mitigation in low-altitude networks. Specifically, we design lightweight and coordinated MTD mechanisms, including leader switching, route mutation, and frequency hopping, to disrupt attacker efforts and enhance network resilience. The defense problem is formulated as a multi-agent partially observable Markov decision process, capturing the uncertain nature of UAV swarms under attack. Each UAV is equipped with a policy agent that autonomously selects MTD actions based on partial observations and local experiences. By employing a policy gradient-based algorithm, UAVs collaboratively optimize their policies via reward-weighted aggregation. 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, under various DoS attack strategies. These results highlight the potential of intelligent, distributed defense mechanisms to protect low-altitude networks, paving the way for reliable and scalable low-altitude economy.
• Abstract（参考訳）: 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り、スマートシティのサポートや緊急対応など、低高度ネットワークの基盤となっている。 しかし、UAVのオープン無線環境、動的トポロジ、資源制約は、DoSの脅威に対して低高度ネットワークを露出させる。 固定配置や中央集権的な意思決定に依存する従来の防衛アプローチは、UAV群環境の急速に変化する状況に効果的に対応できない。 これらの課題に対処するために、低高度ネットワークにおけるアクティブDoS軽減のためのFMADRL駆動移動目標防御(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軽量かつ協調的なMTD機構を設計し、攻撃者の努力を妨害し、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として定式化され、攻撃中のUAV群れの不確実な性質を捉えている。 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ポリシーエージェントを備えている。 政策勾配に基づくアルゴリズムを用いることで、UAVは報酬重み付けによる政策を協調的に最適化する。 大規模シミュレーションにより,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%,DoS攻撃戦略98.3%をそれぞれ改善した。 これらの結果は、低高度ネットワークを保護し、信頼性とスケーラブルな低高度経済を実現するための、インテリジェントで分散された防衛メカニズムの可能性を強調している。

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