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培训自主网络防御代理
本文介绍了军事内强大的自动网络防御（ACD）代理商的发展和培训。我们提出了一种架构，该体系结构集成了包括多代理增强学习（MARL），大语言模型（LLMS）的混合AI模型，并将基于规则的系统和一个基于规则的系统纳入分布在网络设备上的蓝色和红色代理团队中。主要目标是自动化关键的网络安全任务，例如监视，检测和缓解措施，从而增加网络安全专业人员保护关键军事基础设施的能力。该体系结构旨在在现代网络环境中运行，其特征是分段云和软件定义的控制器，这些控制器有助于ACD代理和其他网络安全工具的部署。在自动化网络操作（ACO）体育馆中评估了代理团队，该体育馆模拟了北约受保护的核心网络，并可以对自主剂进行可重现的培训和测试。本文以对ACD代理的训练中遇到的主要挑战进行了检查，特别关注培训阶段的数据安全性和AI模型的鲁棒性。
基于实体的自主网络防御的强化学习
对自动网络防御的一个重大挑战是确保防御力代理在各种网络拓扑和配置之间概括的能力。在部署在动态变化的环境中，例如设备可能经常加入并离开的企业网络时，该功能必须保持有效。深入加固学习的标准方法，其中策略是使用固定输入的多层感知器（MLP）的参数化的，期望固定尺寸的观察和动作空间。在自主的网络防御中，这使得很难开发具有与受过训练的网络拓扑不同的环境，因为节点的数量会影响观察和动作空间的自然大小。为了克服这一限制，我们使用基于实体的信息进行学习重新构建了自主网络防御的问题，在这种学习中，代理的观察和动作空间被分解为离散实体的集合。此框架可以使用专门用于组成概括的策略参数。我们将基于变压器的政策培训有关打哈欠泰坦网络安全模拟环境的政策，并在各种网络托管中测试其概括能力。我们证明，当跨越不同拓扑的固定尺寸网络训练时，这种方法在训练固定尺寸的网络上时会大大优于基于MLP的策略，并且在单个网络上进行培训时的性能匹配。我们还证明了与训练中看到的网络零弹性概括的潜力。这些发现突出了基于实体的强化学习的潜力，可以通过提供能够在现实世界网络环境中处理差异的更普遍的策略来推进自动网络防御的领域。
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ex：exampleintent1 a icm：intent;例如：E1 A ICM：交付期； ICM：目标EX：T1; ICM：targetType sli：切片。ex：e1 a icm：property Expection; ICM：目标EX：T1; ICM：ONEOF（例如：C1 EX：C2）。ex：C1 A ICM：条件； ICM：较小（ICM：CEM值：LAT [ICM：值10; CEM：单位“ GBIT/S”]）。
IFRS - USD新闻发布E 小组税策略 工作服务的未来 Infosys Limited收入电话会议 演示 摘录 - HFS视野：AAADA QUADFECTA服务2024 工程自主网络 AI全球服务：Infosys Topaz 可持续采矿的路线图 AI成熟度模型和评估 CFO的数字复兴 NextGen AMS成熟模型 区块链可再生 - 能量认证。 ... AI临床试验价值链中的用例 云雷达：医疗保健行业报告 基于Genai的数据质量，分析和协调 采用无缝和derisk的Microsoft 365＆Dynamics 365实现的Infosys Microsoft Microsoft最大化模型（M-Cube） 技术的心脏：'心脏健康中的ai'nnovation 负责的供应链和供应商多样性政策 一致的策略，纪律处决
•Infosys推出了Infosys Aster TM - 一组AI-AMPLIFIED的营销服务，解决方案和平台，可提供引人入胜的品牌体验，提高营销效率以及为业务增长加速效率。汤姆·波特曼（Div> Tom Portman），在线转型和数字渠道的小组负责人ABB表示：“ Infosys Aster™正在带来专业知识，以帮助我们重新构想，工程师并激活最佳的同类全渠道全渠道体验，并为我们的客户，合作伙伴和前景访问他们所需的相关信息和最新信息所需的信息。 我们看到AI的潜力扩大了这些功能，并显着提高了个性化内容的限制，从而确保了参与性的可预测性。 我们正在提升我们与客户的联系以及客户如何与我们建立联系的方式。”汤姆·波特曼（Div> Tom Portman），在线转型和数字渠道的小组负责人ABB表示：“ Infosys Aster™正在带来专业知识，以帮助我们重新构想，工程师并激活最佳的同类全渠道全渠道体验，并为我们的客户，合作伙伴和前景访问他们所需的相关信息和最新信息所需的信息。我们看到AI的潜力扩大了这些功能，并显着提高了个性化内容的限制，从而确保了参与性的可预测性。我们正在提升我们与客户的联系以及客户如何与我们建立联系的方式。”
自主网络防御：超越游戏？
网络防御是与试图利用弱点并在数字系统中引起意外行为的攻击者的动态和不断发展的对抗的一方。从历史上看，攻击者和捍卫者都依靠人类的创造力和智力来超越彼此，以竞争性，新兴，临时课程学习彼此的策略。现代网络战斗人员越来越依赖各种自动化工具，机器学习；也许更令人惊讶的是，游戏在追求目标。虽然基于深厚的强化学习的自主代理人在玩复杂的策略游戏（如GO，Starcraft和Stratego）中取得了巨大的突破，但在网络防御游戏中几乎没有得到相对较少的进展以及他们与他们相关的现实世界中的问题。我们强调了网络防御中的自治药物的现状，预示着其巨大的未来潜力，并确定了近乎近外的关键研究挑战。
观点 加速采用电信 AI 来提供自主网络
电信 AI 2 也是电信行业自动化的重要推动者。例如，一些 CSP 正在使用 AI 模型来分析大量数据。这些 CSP 通过这些模型获得的见解用于触发支持网络规划和优化、客户关怀/服务和营销等活动的自动化功能。不幸的是，CSP 无法访问高质量的数据集（这将使他们能够做出更准确的决策），因为他们使用的是具有专有接口的旧系统。这将限制他们将 AI 集成到其网络中的速度。CSP 需要检查他们实施 AI 的方法，以便尽快创造价值。他们还需要确定改进数据访问的方法，以实现更多的 AI 用例，这将有助于提高运营效率并有助于抓住新的收入机会。
自主网络用例 - 国际电联
随着通信网络的需求和期望不断增长，用户订阅和新服务期望也不断增长。网络运营商必须找到新方法来应对这些压力，同时控制运营成本。自主网络是指那些具有自我监控、操作、恢复、修复、保护、优化和重新配置能力的网络；这些通常被称为自我*属性。自主性对网络的影响将涉及所有领域，包括规划、安全、审计、库存、优化、编排和体验质量。在此背景下，FG AN 研究的主要概念是探索性演进、实时响应实验和动态适应。