サイバー防御強化へ、神経シンボル自律エージェントのポリシー学習手法を提案
Ankita Samaddar らは6月16日(現地時間)、強化学習（RL）で訓練されたインテリジェントな自律型サイバー防御エージェントに関する研究論文をarXiv cs.CRで発表しました。本研究は、高度化するサイバー攻撃に対処するため、攻撃者（レッドエージェント）の行動が観測不能なシステムにおいて、ネットワークの観測と防御者の行動からレッドエージェントの行動を予測する新たなポリシー学習手法を提案。これにより、自律型サイバー防御の進化に貢献すると見られています。