論文の概要: Learning Communication Between Heterogeneous Agents in Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20279v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 21:38:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:38.795192
• Title: Learning Communication Between Heterogeneous Agents in Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defence
• Title（参考訳）: 自律型サイバー防衛のための多エージェント強化学習における異種エージェント間のコミュニケーションの学習
• Authors: Alex Popa, Adrian Taylor, Ranwa Al Mallah,
• Abstract要約: エンタプライズネットワークに対するサイバー攻撃の脅威に対する解決策として、強化学習技術が研究されている。 サイバーセキュリティにおけるAIの分野における最近の研究は、サイバー攻撃に対応する均質なマルチエージェント強化学習エージェントの能力について研究している。 本稿では、シミュレーションネットワーク環境における異種エージェント機能を調べることにより、マルチエージェントシステムにおける学習コミュニケーションの研究を進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.359518889827024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning techniques are being explored as solutions to the threat of cyber attacks on enterprise networks. Recent research in the field of AI in cyber security has investigated the ability of homogeneous multi-agent reinforcement learning agents, capable of inter-agent communication, to respond to cyberattacks. This paper advances the study of learned communication in multi-agent systems by examining heterogeneous agent capabilities within a simulated network environment. To this end, we leverage CommFormer, a publicly available state-of-the-art communication algorithm, to train and evaluate agents within the Cyber Operations Research Gym (CybORG). Our results show that CommFormer agents with heterogeneous capabilities can outperform other algorithms deployed in the CybORG environment, by converging to an optimal policy up to four times faster while improving standard error by up 38%. The agents implemented in this project provide an additional avenue for exploration in the field of AI for cyber security, enabling further research involving realistic networks.
• Abstract（参考訳）: エンタプライズネットワークに対するサイバー攻撃の脅威に対する解決策として、強化学習技術が研究されている。 サイバーセキュリティにおけるAIの分野における最近の研究は、サイバー攻撃に対応するため、エージェント間通信が可能な同種多エージェント強化学習エージェントの能力について研究している。 本稿では、シミュレーションネットワーク環境における異種エージェント機能を調べることにより、マルチエージェントシステムにおける学習コミュニケーションの研究を進める。 この目的のために,Cyber Operations Research Gym(CybORG)内のエージェントをトレーニングし,評価するために,公開された最先端通信アルゴリズムであるCommFormerを利用する。 この結果から,CybORG環境に展開する他のアルゴリズムよりも,CimFormerエージェントの方が4倍高速で,標準誤差を38%向上させることができることがわかった。 このプロジェクトで実装されたエージェントは、サイバーセキュリティのためのAI分野の探索のための追加の道を提供し、現実的なネットワークを含むさらなる研究を可能にする。

関連論文リスト

• Towards 6G Native-AI Edge Networks: A Semantic-Aware and Agentic Intelligence Paradigm [85.7583231789615]
  6Gはインテリジェンスをネイティブネットワークの能力として位置づけ、無線アクセスネットワーク(RAN)の設計を変革する このビジョンの中では、セマンティック・ネイティブのコミュニケーションとエージェント・インテリジェンスが中心的な役割を果たすことが期待されている。 エージェントインテリジェンスは、RANエンティティに目標駆動の自律性、推論、計画、マルチエージェントコラボレーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-04T03:09:33Z)
• Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents [109.13815627467514]
  大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントの出現は、エージェントWebに対する重要な転換点である。 このパラダイムでは、エージェントが直接対話して、ユーザに代わって複雑なタスクを計画、コーディネート、実行します。 本稿では,エージェントWebの理解と構築のための構造化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-28T17:58:12Z)
• Learning to Communicate in Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defence [4.267944967869789]
  本稿では,サイバーオペレーション研究ジムでトレーニングゲームを行うことにより,防衛エージェントが差し迫ったサイバー脅威に対してコミュニケーションし,防御することを学ぶゲーム設計を提案する。 これらの自律エージェントが学んだ戦術的方針は、サイバー脅威を避けるためのインシデント対応において、人間の専門家に似ています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-19T15:16:24Z)
• A Survey of LLM-Driven AI Agent Communication: Protocols, Security Risks, and Defense Countermeasures [59.43633341497526]
  大規模言語モデル駆動型AIエージェントは、前例のない知性と適応性を示している。 エージェントコミュニケーションは、未来のAIエコシステムの基礎的な柱と見なされている。 本稿では,エージェント通信セキュリティに関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T14:44:28Z)
• Multi-Agent Collaboration in Incident Response with Large Language Models [0.0]
  インシデント対応(IR)はサイバーセキュリティの重要な側面であり、サイバー攻撃を効果的に対処するために、迅速な意思決定と協調的な努力が必要である。 大きな言語モデル(LLM)をインテリジェントエージェントとして活用することは、IRシナリオにおけるコラボレーションと効率を高めるための新しいアプローチを提供する。 本稿では,Backdoors & Breaches フレームワークを用いた LLM ベースのマルチエージェントコラボレーションの適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T03:12:26Z)
• Multi-Agent Actor-Critics in Autonomous Cyber Defense [0.5261718469769447]
  マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)は、自律型サイバーオペレーションの有効性とレジリエンスを高めるための有望なアプローチである。 シミュレーションサイバー攻撃シナリオにおいて,各エージェントが迅速に学習し,MADRLを用いて自律的に脅威に対処できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T15:15:09Z)
• Adversarial Attacks On Multi-Agent Communication [80.4392160849506]
  現代の自律システムはすぐに大規模に展開され、協調型マルチエージェントシステムの可能性を広げる。 このような利点は、セキュリティ侵害に対して脆弱であることが示されている通信チャネルに大きく依存している。 本稿では,エージェントが学習した中間表現を共有してコミュニケーションする新しいマルチエージェント環境において,このような攻撃を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T00:35:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。