Large Language Models are Autonomous Cyber Defenders
Created by
Haebom
저자
Sebastian R. Castro, Roberto Campbell, Nancy Lau, Octavio Villalobos, Jiaqi Duan, Alvaro A. Cardenas
개요
본 논문은 자율 사이버 방어(ACD)에서 다중 에이전트 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 최초로 연구한 결과를 제시합니다. 기존의 ACD 접근 방식은 강화 학습(RL) 기반의 단일 에이전트에 집중하여 고비용의 훈련과 설명 불가능한 추론이라는 한계를 가지고 있었습니다. 본 연구는 CybORG CAGE 4 환경에 LLM을 통합하여 LLM 에이전트와 RL 에이전트로 구성된 ACD 팀의 상호 작용을 새로운 통신 프로토콜을 통해 평가했습니다. LLM과 RL의 강점과 약점을 분석하고, 향후 ACD 에이전트 팀을 생성, 훈련 및 배포하기 위한 유망한 연구 방향을 제시합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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다중 에이전트 ACD 환경에서 LLM의 성능을 최초로 평가함으로써 새로운 연구 방향을 제시.
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LLM과 RL 에이전트 간의 협업을 위한 새로운 통신 프로토콜 제안.
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LLM과 RL의 강점과 약점을 비교 분석하여 향후 ACD 시스템 개발에 대한 통찰력 제공.
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한계점:
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CybORG CAGE 4 환경에 국한된 연구 결과. 다른 환경에서의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
