論文の概要: Proving the Utility of Large Language Models in Cybersecurity Simulations: A Comprehensive Examination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16422v1
• Date: Mon, 17 Aug 2026 11:22:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.660011
• Title: Proving the Utility of Large Language Models in Cybersecurity Simulations: A Comprehensive Examination
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティシミュレーションにおける大規模言語モデルの有用性の証明:包括的検証
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) がサイバーセキュリティシミュレーションをいかに促進するかを考察する。 複雑なネットワーク構成をシミュレートするための構造化表現形式としてYAMLを用いる。 古典的アプローチに対するLCMに基づく手法の利点について比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.208276864195654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cyber threats continue to escalate in both frequency and sophistication, necessitating more adaptive and scalable defense strategies. This paper explores how Large Language Models (LLMs) can bolster cybersecurity simulations by automating the creation of synthetic environments and identifying latent vulnerabilities. We employ YAML as a structured representation format for simulating complex network configurations, thereby enabling Large Language Model-driven pipelines to support and improve reinforcement learning (RL) agent training. Comparative studies examine the advantages of LLM-based techniques over classical approaches such as Double Q-learning with Prioritized Experience Replay (PER), emphasizing increased efficiency, higher adaptability, and enhanced realism in cyberattack simulations. In empirical benchmarks across multiple synthetic topologies, LLM-instantiated Python agents achieved up to a 94.5% compromise rate while executing in 0.02-0.06 seconds per assessment---a ~25,000x to 50,000x speedup over traditional RL training cycles. Our findings underscore the transformative potential of integrating LLMs into cybersecurity research, ultimately paving the way for more intelligent and robust cyber-defense systems.
• Abstract（参考訳）: サイバー脅威は、頻度と洗練の両方でエスカレートし続け、より適応的でスケーラブルな防衛戦略を必要としている。 本稿では,Large Language Models (LLMs) が,合成環境の自動生成と潜伏脆弱性の同定によってサイバーセキュリティシミュレーションを促進する方法について検討する。 複雑なネットワーク構成をシミュレートするための構造化表現形式としてYAMLを用いており、これにより、大規模言語モデル駆動パイプラインが強化学習(RL)エージェントトレーニングをサポートし改善することができる。 サイバーアタックシミュレーションの効率向上,適応性の向上,リアリズムの強化など,従来のアプローチに対するLCMベースの手法の利点について比較検討した。 複数の合成トポロジにわたる実証的なベンチマークでは、LLMを組み込んだPythonエージェントが94.5%の妥協率を獲得し、評価毎に0.02～0.06秒で実行された。 我々の発見は、LSMをサイバーセキュリティ研究に統合する変革の可能性を強調し、最終的にはよりインテリジェントで堅牢なサイバー防御システムへの道を開いた。

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