Apr, 2023

为自主网络代理开发网络 AI 健身房

PDF
TL;DR本文旨在通过应用增强学习和深度增强学习（RL/DRL）来使网络网络运营（CyOps）中的自主智能体成为可能，并且通过提出的一个名为 Cyber Gym for Intelligent Learning（CyGIL）的统一训练环境，尤其是最近发展出的一种在仿真环境下训练智能体的解决方案，该方案旨在在实际网络环境中实现从仿真到现实的自主智能体应用。
autonomous agentscyber operationsreinforcement learningsimulationoffline rl
发现论文，激发创造
  • 自主网络代理的统一仿真训练环境

    本文介绍了一种自动创建高保真度仿真器的系统，并将其与代理训练流程相结合以进一步减少所需的代理训练时间，其通过连续学习提供一个统一的 CyOp 训练环境，实验结果表明 CyGIL 训练性能良好。

    Apr, 2023

  • 针对强化学习网络攻击代理的多智能体网络战模拟器

    本文介绍了一个名为 CyberBattleSim 的 RL 训练环境，其支持红方攻击者的训练，并引入了蓝方防御者的训练。实验表明，与红方攻击者同时训练的蓝方防御者能够更好地应对复杂的攻击手段。

    Apr, 2023

  • PeersimGym：使用强化学习解决任务卸载问题的环境

    通过开发和优化计算网络中的任务卸载策略，引入了一个可自定义的模拟环境以支持深度强化学习代理，并展示了深度强化学习方法在分布式计算环境中显著提升任务卸载策略的潜力，从而弥合了理论强化学习模型和实际应用之间的差距。

    Mar, 2024

  • ChemGymRL: 数字化学强化学习的交互式框架

    该研究提供了一个基于 Open AI Gym 模板的高度可定制和开源的 RL 环境，ChemGymRL，以支持在化学发现中训练 RL 代理，通过使用一系列互连的虚拟化学试验台。研究介绍了这些试验台，并在其中训练了一组标准 RL 算法，最后提供了多个标准 RL 方法的性能讨论和比较以及未来工作的发展方向列表作为 ChemGymRL 的远景。

    May, 2023

  • RL-CycleGAN: 强化学习感知的模拟到真实领域的对抗生成网络

    本论文提出了基于深度神经网络的强化学习在机器人抓取任务中的应用，以及利用生成模型进行图像仿真与真实环境之间的过渡。其中引入了 RL-scene 一致性损失用于图像翻译，可保证翻译操作是不变的，并在实现无监督领域转换的同时，训练出了 RL-CycleGAN 模型，该模型表现出了模拟到现实环境下最优的效果。

    Jun, 2020

  • 战争游戏中智能代理的规模化

    未来与先进技术竞争对手保持竞争力需要加快我们在战争推演中人工智能（AI）的研发。更重要的是，利用机器学习进行智能战斗行为开发将成为未来实现超人类表现的关键，提高未来战争决策的质量和加速速度。尽管深度强化学习（RL）在智能代理行为开发方面仍然显示出有希望的结果，但在战斗模拟中通常遇到的长远、复杂任务中尚未达到或超过人类水平。充分利用 RL 的成功潜力和分层强化学习（HRL）的最新成功，我们的研究正在探索和扩展 HRL 的使用，以创建能在这些庞大而复杂的模拟环境中有效执行的智能代理。我们的最终目标是开发出一个能够具有超人类表现的代理，然后作为军事规划者和决策者的人工智能顾问。本文介绍了我们正在进行的方法以及我们的五个研究领域中的前三个，旨在管理迅速增长的计算，这些计算迄今为止限制了 AI 在战斗模拟中的使用: （1）为作战单位开发 HRL 训练框架和代理架构；（2）开发代理决策的多模型框架；（3）开发维度不变的状态空间观察抽象化以管理计算的指数增长；（4）开发内在奖励引擎以实现长期规划；（5）将该框架实施到更高保真度的战斗模拟中。

    Feb, 2024

  • NovelGym：面向开放世界的混合规划和学习智能体的灵活生态系统

    AI agents are leaving the lab and entering the real world, and the paper introduces NovelGym, a platform for benchmarking reinforcement learning and hybrid planning and learning agents in open-world contexts.

    Jan, 2024

  • SDGym: 使用系统动力学模型的低代码强化学习环境

    通过引入系统动态方法（SD）作为一种补充方法，利用 SDGym 生成基于 SD 模拟模型的定制强化学习（RL）环境，验证了通过预先存在的 SD 模型和少量的配置代码可以生成良好指定、丰富的 RL 环境。

    Oct, 2023

  • ns3-gym：为网络研究扩展 OpenAI Gym

    该论文介绍了 ns3-gym 框架的设计决策以及其在网络模拟器 ns-3 中的应用，旨在将机器学习领域的强化学习工具（如 OpenAI Gym）与网络研究相结合，并提供一个便于扩展的开源软件包。

    Oct, 2018

  • 使用基于图的网络攻击模拟训练自动化防御策略

    实现并评估了一种基于强化学习的自动化网络防御代理程序，该代理以安全警报作为输入并使用强化学习学习执行预定义的防御措施的策略，使用攻击图模拟网络攻击的环境中，被攻击者执行保护任务。该方法通过使用不同大小的攻击图、攻击者攻击策略和不同的检测系统噪声来进行评估。实验表明，通过强化学习训练的防御代理程序的性能优于使用启发式策略的代理程序，并能够概括不同的攻击者策略。

    Apr, 2023