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本文介绍了ACTING平台，旨在解决网络防御训练中跨域、多域演习的互操作性问题。论文主要贡献有三：首先，提出了第一代演习描述语言（EDL-FG），这是一种结构化语言，用于形式化描述网络靶场的训练服务和演习场景。EDL-FG能够捕捉模拟ICT/OT环境所需的技术基础设施，以及控制网络事件、注入和参与者交互的场景逻辑，从而支持跨联邦网络靶场的互操作和自动化场景部署。其次，ACTING平台引入了自动化的参与者表现评估和评分机制，通过在参与靶场间协调数据收集和分析，实时评估受训者在演习中的行动。第三，该平台支持结合民用和军事操作情境的多域网络训练场景。ACTING基于H2020 ECHO项目的联邦能力，展示了可互操作的场景描述和自动化评估如何支持可扩展且逼真的网络防御训练。该研究适合网络靶场设计者、安全培训组织者和从事安全演习自动化的研究人员阅读。
💡 推荐理由: 网络防御训练常受限于异构靶场间的孤立，ACTING通过标准化描述与自动化评估，为大规模、多域联合演习提供可行方案，有助于提升蓝队实战训练效率。
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