論文の概要: CyGATE: Game-Theoretic Cyber Attack-Defense Engine for Patch Strategy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00478v1
• Date: Fri, 01 Aug 2025 09:53:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.826139
• Title: CyGATE: Game-Theoretic Cyber Attack-Defense Engine for Patch Strategy Optimization
• Title（参考訳）: CyGATE: パッチ戦略最適化のためのゲーム理論サイバーアタックディフェンスエンジン
• Authors: Yuning Jiang, Nay Oo, Qiaoran Meng, Lu Lin, Dusit Niyato, Zehui Xiong, Hoon Wei Lim, Biplab Sikdar,
• Abstract要約: 本稿では,攻撃と防御の相互作用をモデル化するゲーム理論フレームワークCyGATEを提案する。 CyGATEはサイバー・キル・チェーン(Cyber Kill Chain)の段階にわたって、サイバー紛争を部分的に観察可能なゲーム(POSG)として捉えている。 フレームワークの柔軟なアーキテクチャは、マルチエージェントシナリオの拡張を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.13843039509386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Modern cyber attacks unfold through multiple stages, requiring defenders to dynamically prioritize mitigations under uncertainty. While game-theoretic models capture attacker-defender interactions, existing approaches often rely on static assumptions and lack integration with real-time threat intelligence, limiting their adaptability. This paper presents CyGATE, a game-theoretic framework modeling attacker-defender interactions, using large language models (LLMs) with retrieval-augmented generation (RAG) to enhance tactic selection and patch prioritization. Applied to a two-agent scenario, CyGATE frames cyber conflicts as a partially observable stochastic game (POSG) across Cyber Kill Chain stages. Both agents use belief states to navigate uncertainty, with the attacker adapting tactics and the defender re-prioritizing patches based on evolving risks and observed adversary behavior. The framework's flexible architecture enables extension to multi-agent scenarios involving coordinated attackers, collaborative defenders, or complex enterprise environments with multiple stakeholders. Evaluated in a dynamic patch scheduling scenario, CyGATE effectively prioritizes high-risk vulnerabilities, enhancing adaptability through dynamic threat integration, strategic foresight by anticipating attacker moves under uncertainty, and efficiency by optimizing resource use.
• Abstract（参考訳）: 現代のサイバー攻撃は、複数の段階を通じて展開され、不確実性の下で、防衛者は動的に緩和を優先順位付けする必要がある。 ゲーム理論モデルは攻撃と防御の相互作用をキャプチャするが、既存のアプローチは静的な仮定に依存し、リアルタイム脅威インテリジェンスとの統合を欠いているため、適応性が制限される。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)を併用したゲーム理論フレームワークであるCyGATEについて述べる。 二つのエージェントのシナリオに適用されたCyGATEは、サイバーキルチェーンのステージ全体にわたる部分的に観察可能な確率ゲーム(POSG)として、サイバーコンフリクトをフレーム化している。 双方のエージェントは信条状態を使って不確実性をナビゲートし、攻撃者は戦術に適応し、防御者はリスクの進化と敵の行動の観察に基づいてパッチを再優先順位付けする。 フレームワークの柔軟なアーキテクチャは、コーディネート攻撃、協調ディフェンダー、あるいは複数の利害関係者を伴う複雑なエンタープライズ環境を含むマルチエージェントシナリオの拡張を可能にする。 動的パッチスケジューリングシナリオで評価されたCyGATEは、リスクの高い脆弱性を効果的に優先順位付けし、動的脅威統合による適応性を高め、攻撃者の不確実な動きを予測して戦略的な監視を行い、リソース使用を最適化することで効率を向上する。

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