Learning Red Agent Policy from Observations for Neurosymbolic Autonomous Cyber Agents
该论文针对现代网络中智能自主网络防御代理的需求，提出了一种基于模仿学习的红队（攻击者）策略学习技术。研究背景是：随着网络攻击日益复杂，防御代理通常通过强化学习训练，采用神经符号方法（例如行为树与学习组件结合）来学习、推理、适应和执行安全规则
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← 返回所有主题AutonomousCyber '24 - Workshop on Autonomous Cybersecurity.
该论文是'AutonomousCyber '24'工作坊的会议论文，主题为自主网络安全。工作坊汇集了学术界和工业界的研究人员，共同探讨如何利用自主代理、机器学习、强化学习等技术实现网络安全的自动化。论文可能涵盖了自主威胁检测、响应策略、攻击