Crossing the Cyber Divide: Sim-to-Sim and Sim-to-Real Transfer for RL Agents
该论文研究网络攻防强化学习智能体在不同仿真环境之间的策略迁移问题。现有网络攻击智能体通常只在单一模拟器中训练和评估,导致无法判断学到的策略能否迁移到其他环境,也妨碍部署与公平比较。作者指出,不同网络模拟器在状态表示、观测模型和动作空间方面差
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该论文针对自主红队智能体(autonomous red team agents)研究中的一个方法论盲区展开:现有工作常把强化学习(RL)规划器与大型语言模型(LLM)规划器以混合分层的方式组合,用于对 AI 赋能的网络防御进行多阶段压力测试
该论文关注的是由大语言模型驱动的自主渗透测试智能体(AI-powered penetration testing agents)所引入的新型安全风险。作者指出,这类智能体与传统的对话式 LLM 系统存在本质差异:它们具备持久化记忆、能够在真
该论文关注一个在安全自动化和自主化趋势下日益重要的问题:自动化网络入侵响应智能体(agent)在真实感较强的环境中究竟表现如何,以及其效能受哪些因素影响。作者没有停留在仿真器或简化基准上,而是选择了一个原本用于人类操作员培训的网络靶场(cy
该论文研究自主智能体在长程任务中「越界」的成因。智能体越来越多地使用工具、维护持久状态并执行有实际后果的动作,随之而来的根本问题是:在什么条件下,一个仍在追求合法任务的智能体会越过「已授权执行」的边界?已有研究通常把这类失控归因于对抗性指令
本文对基于大语言模型(LLM)的自动化渗透测试智能体(pentest agent)能力演进做了实测跟踪。作者选取两个都构建于 PentestGPT 之上的系统进行对比:一个是较早期的、采用人在回路(human-in-the-loop)模式的
本文面向自主智能体(autonomous agents)在跨组织执行工具操作时所产生的副作用治理问题。现有的授权机制仅能在操作前做准入控制,本地补偿模块只能处理运行时的回滚,二者都无法解决‘操作被允许却执行失败后留下残余损害’的难题。作者提
该论文聚焦企业级自主AI代理(autonomous AI agents)的运行时治理问题。作者指出,当前企业部署自主AI代理时,沿用了为人类用户和长期服务设计的传统控制模型,但在三个关键方面不匹配:一是代理主体(principals)是临时
本文提出 ASTELD,一个用于自主 AI 智能体平台分类的六轴操作框架。当前自主 AI 智能体平台在架构、安全性、工具集成、执行方式、自主性和部署等方面差异显著,但缺乏统一的分类体系来比较这些设计选择。ASTELD 框架的六个轴分别为:架
本文是首个针对Web4代理经济的大规模实证研究。Web4被视为从Web3演进的下一个阶段,其核心特征是自主代理作为独立经济实体,能够持有加密钱包、执行链上交易并支付外部API调用费用。研究背景指出,这类代理的兴起需要新的基础设施栈,例如Mo