Aug, 2023

用多智 - Agent 强化学习从零开始学习网络防御策略

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TL;DR深度学习技术的最新进展为自主网络防御的设计提供了新的可能性，智能代理团队在计算机网络防御角色中可能揭示了保护网络和运动资产的有希望的途径，该研究对比了基于价值的独立学习和集中训练去中心化执行的合作多代理强化学习方法，表明这两种方法都优于简单的多代理启发式防御者，这项工作展示了合作多代理强化学习在学习有效的网络防御策略对抗不同威胁方面的能力。
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发现论文，激发创造
  • 多智能体强化学习在海上操作技术网络安全中的应用

    该论文展示了自主网络防御在工业控制系统中的潜力，并提供了一个基线环境，进一步探索多智能体强化学习在此问题领域的应用。

    Jan, 2024

  • 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

  • 应对动态对抗性不确定性的网络系统防御中的深度强化学习

    本文根据系统状态不确定性和攻防动态的特征，提出了一个数据驱动的 DRL 框架，学习上下文感知的防御措施，以动态适应不断变化的对抗行为，同时最大程度减少对网络系统运营的影响，在多阶段攻击和系统不确定性下，DRL 算法在积极的网络防御中具有很好的效果。

    Feb, 2023

  • 利用可解释的强化学习进入自治网络防御

    本文介绍了一种终端到终端的方法，用于研究攻击策略、设计防御代理并解释其运行。使用状态图可视化对抗行为，我们使用一组深入强化学习代理来训练不同任务部分并组织在浅层次结构中的防御模型，最终设计与之前工作相比性能有了实质性提高。最后，我们进行特征削弱和重要性研究来更好地研究我们代理的决策过程。

    Jun, 2023

  • 深度强化学习在网络安全中的应用

    本文综述了应用深度强化学习方法来解决网络安全领域中的复杂、动态和高维防御问题的 DRL 方法，并强调了 DRL 在网络物理系统，自主入侵检测和通过游戏模拟来应对网络攻击的策略防御方面的价值，同时也提出了对未来 DRL 网络安全研究发展的建议。

    Jun, 2019

  • 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

  • 网络代理的去中心化多智能体强化学习：最新进展

    本文回顾了多智能体强化学习的一个分支领域 —— 网络化智能体下的去中心化多智能体强化学习。该领域的研究主要集中在多个代理在公共环境中执行顺序决策，而无需任何中央控制器的协调。代理可以通过通信网络与其邻居交换信息。此设置在机器人，无人驾驶车辆，移动传感器网络和智能电网的控制和操作中具有广泛应用。

    Dec, 2019

  • 分散协作多智能体强化学习的部分调查

    多智能体强化学习在最近几年变得非常流行。有许多方法可以将其分为三种主要类型：中心化训练和执行（CTE）、中心化训练分布式执行（CTDE）和分散化训练和执行（DTE）。该论文探讨了这些方法及其应用于合作型多智能体强化学习的相关问题。

    May, 2024

  • 合作多智能体强化学习的鲁棒性研究

    本文通过针对一名特定智能体的定向攻击，研究了协作多智能体强化学习系统的不稳定性，同时引入了一种新的攻击方式，在 StartCraft II 多智能体基准测试上将团队胜率从 98.9% 降至 0%。

    Mar, 2020

  • 机器人团队的分布式强化学习：回顾

    本文总结了分布式无模型多智能体强化学习在多机器人协作中面临的挑战以及现有的解决方案类别，并介绍了基准测试和机器人应用，同时讨论了当前的研究方向。

    Apr, 2022