Guidelines for Applying RL and MARL in Cybersecurity Applications
作者: Vasilios Mavroudis, Gregory Palmer, Sara Farmer, Kez Smithson Whitehead, David Foster, Adam Price, Ian Miles, Alberto Caron, Stephen Pasteris
发布时间: 2025-03-07
来源: arxiv
研究方向: 网络安全与强化学习/多智能体强化学习应用
主要内容
本文主要探讨了在网络安全领域，特别是在自动化网络安全防御（ACD）中应用强化学习（RL）和多智能体强化学习（MARL）的指南。文章详细介绍了RL和MARL的基本概念，评估了其在网络安全问题上的适用性，并分析了在网络安全环境中应用RL和MARL所面临的挑战和机遇。
主要贡献
1. 为网络安全专业人士和研究人员提供了在网络安全中应用RL和MARL的指南。
2. 讨论了RL和MARL在网络安全中的应用场景和挑战。
3. 提出了在网络安全中应用RL和MARL时需要考虑的算法和框架。
4. 分析了网络安全中应用RL和MARL时可能遇到的问题和解决方案。
研究方法
1. 强化学习（RL）
2. 多智能体强化学习（MARL）
3. 模型预测控制（MPC）
4. 强化学习算法：Q-learning，SARSA，Deep Q-Network（DQN），Proximal Policy Optimization（PPO）等
5. 多智能体强化学习算法：Joint Action Learners（JAL），Parameter Sharing，Independent Learning Methods，Centralized Training with Decentralized Execution（CTDE）等
实验结果
文章没有提供具体的实验结果，而是着重于理论分析和方法探讨。
未来工作
未来研究可以集中在以下几个方面： 1. 研究RL和MARL在网络安全中的实际应用，并评估其效果。 2. 开发针对网络安全问题的定制化RL和MARL算法。 3. 研究网络安全环境中RL和MARL的鲁棒性和泛化能力。 4. 探索RL和MARL在网络安全领域的伦理和安全性问题。