深度强化学习在自主网络操作中的应用调查

Oct, 2023

深度强化学习在自主网络操作中的应用调查

Deep Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Operations: A Survey

Gregory Palmer, Chris Parry, Daniel J.B. Harrold, Chris Willis

TL;DR近年来网络攻击数量的快速增加使得有必要提出原则性方法来防御恶意行为者。深度强化学习已成为一种有望减轻这些攻击的方法，但在大规模应用于自主网络操作之前，需要克服许多挑战。本文调研了相关的深度强化学习文献，并构思了一个理想的自主网络操作的深度强化学习代理，提供了领域特性概要、深度强化学习方法与自主网络操作之间的比较、扩展深度强化学习的方法以应对高维状态空间挑战以及限制对抗环境中代理利用性的现有方法的概述和评价，并提出未来的研究问题。

Abstract

The rapid increase in the number of cyber-attacks in recent years raises the need for principled methods for defending networks against malicious actors. deep reinforcement learning (DRL) has emerged as a promisi

cyber-attacks deep reinforcement learning autonomous cyber-operations adversarial learning scaling drl

发现论文，激发创造

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

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

自主驾驶的深度强化学习：一份综述

本文综述了深度强化学习算法在自动驾驶任务上的应用，包括分类、验证、测试和强化现有强化学习算法解决方案的方法，还介绍了相关领域和挑战。

Feb, 2020

多智能体系统的深度强化学习：挑战、解决方案和应用综述

此篇论文介绍了多智能体深度强化学习的不同方法，包括非静态性、部分可观测性、连续的状态和操作空间、多智能体训练机制、多智能体转移学习，并分析和讨论了这些方法的优缺点及其相关应用，旨在促进更加健壮和高效的多智能体学习方法的发展。

Dec, 2018

优化动态活动目录中的网络防御策略：基于强化学习的研究

本研究针对组织活跃目录系统的动态本质，发展了一种基于 Stackelberg 博弈模型的先进的边缘阻断防御策略，通过强化学习的攻击策略和进化多样性优化的防御策略来提高防御者在硬化动态活跃目录系统上的能力，并确保对大规模活跃目录系统的可扩展性。

Jun, 2024

通过对抗攻击和训练的强大深度强化学习：一项综述

深度强化学习可以通过对抗训练提高其鲁棒性和可靠性，本研究对当代对抗性攻击方法进行了深入分析和分类，以提高深度强化学习代理的鲁棒性。

Mar, 2024

多智能体深度强化学习的调查与批判

本文对当前多智能体深度强化学习文献进行清晰的概述，回顾前沿组件的发展并提出新手引导和研究前景，同时提出了多个实际挑战。

Oct, 2018

基于深度强化学习的适应性和泛化性方法综述

本文调查研究 Deep Reinforcement Learning (DRL) 中关于任务和领域适应以及泛化的最新发展，讨论未来如何增强算法的适应性和泛化能力，以解决更广泛的实际问题。

Feb, 2022

自主车辆运动规划深度强化学习调查

本文研究了在自动驾驶车辆领域中，传感器技术、通信、安全、人工智能、机器学习、路线规划等多方面的应用，重点阐述了一种基于深度强化学习的层次运动规划方法，并以车跟、车道保持、轨迹跟踪、融合和交通压力等不同场景的自动驾驶为例，总结了现有解决方案的优缺点并提出未来研究方向和挑战。

Jan, 2020

深度强化学习简要调查

深度强化学习是 AI 领域的一项重大进展，可以构建具有更高层次视觉世界理解能力的自主系统。本文综述了深度强化学习的中央算法，包括基于价值和基于策略的方法，并重点介绍了深度神经网络在强化学习中的独特优势，最后描述了该领域内的几个当前研究方向。

Aug, 2017