Large Language Models are Autonomous Cyber Defenders

📄 arXiv: 2505.04843v2 📥 PDF

作者: Sebastián R. Castro, Roberto Campbell, Nancy Lau, Octavio Villalobos, Jiaqi Duan, Alvaro A. Cardenas

分类: cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-05-07 (更新: 2025-07-19)

备注: Presented at IEEE CAI Workshop on Adaptive Cyber Defense 2025

期刊: 2025 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI) - Pages: 1125-1132

DOI: 10.1109/CAI64502.2025.00195

💡 一句话要点

提出LLM与RL协同的多智能体网络安全防御框架，提升自主防御能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 强化学习 自主网络防御 多智能体系统 网络安全 CybORG 通信协议

📋 核心要点

  1. 现有自主网络防御方法依赖强化学习，存在训练成本高昂、推理可解释性差、泛化能力弱等问题。
  2. 本文提出一种基于大型语言模型的多智能体自主网络防御框架，利用LLM的通用性和可解释性。
  3. 通过在CybORG CAGE 4环境中集成LLM和RL智能体，并设计通信协议，验证了该框架的有效性，并分析了LLM和RL的优缺点。

📝 摘要（中文）

快速有效的事件响应对于防御网络攻击至关重要。自主网络防御(ACD)旨在通过人工智能(AI)代理自动执行事件响应，这些代理可以规划和执行操作。大多数ACD方法侧重于单智能体场景，并利用强化学习(RL)。然而，ACD中RL训练的智能体依赖于昂贵的训练，并且其推理并不总是可解释或可转移的。大型语言模型(LLM)可以通过在通用安全上下文中提供可解释的行动来解决这些问题。研究人员已经探索了用于ACD的LLM智能体，但尚未在多智能体场景或与其他ACD智能体交互的情况下对其进行评估。在本文中，我们首次研究了LLM在多智能体ACD环境中的表现，提出了一种与CybORG CAGE 4环境的新集成。我们通过提出一种新的通信协议，研究了LLM和RL的ACD团队如何交互。我们的结果突出了LLM和RL的优势和劣势，并帮助我们确定有希望的研究方向，以创建、训练和部署未来的ACD智能体团队。

🔬 方法详解

问题定义：现有的自主网络防御（ACD）方法，特别是基于强化学习（RL）的方法，存在训练成本高、推理过程难以解释、以及难以泛化到新的安全场景中的问题。此外，现有研究较少关注多智能体协同防御，缺乏对不同类型智能体（如LLM和RL智能体）之间交互方式的探索。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）在自然语言理解和生成方面的优势，构建可解释且具有通用性的ACD智能体。通过将LLM智能体与传统的RL智能体相结合，构建多智能体协同防御系统，充分发挥各自的优势，弥补彼此的不足。设计的关键在于如何让不同类型的智能体进行有效的沟通和协作。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) 将LLM集成到CybORG CAGE 4网络安全仿真环境中，使其能够观察环境状态并采取行动。2) 设计了一种新的通信协议，允许LLM智能体和RL智能体之间进行信息交换，例如共享威胁情报、协同制定防御策略等。3) 构建包含LLM和RL智能体的ACD团队，并在CybORG环境中进行实验评估。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 首次探索了LLM在多智能体ACD环境中的应用。2) 提出了一种新的LLM和RL智能体之间的通信协议，实现了异构智能体之间的有效协作。3) 通过实验分析了LLM和RL在ACD任务中的优势和劣势，为未来ACD智能体的设计和训练提供了指导。

关键设计：关于关键设计，论文中并未详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。通信协议的具体内容（例如消息格式、通信频率等）也未明确给出。这些细节可能在后续的研究中进一步完善。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究首次在多智能体自主网络防御环境中评估了LLM的性能，并提出了一种LLM和RL智能体之间的通信协议。实验结果表明，LLM在提供可解释的行动建议方面具有优势，而RL在长期决策和优化方面表现更佳。通过协同工作，LLM和RL智能体可以相互补充，提升整体防御能力。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建更智能、更高效的自动化网络安全防御系统。通过结合LLM的可解释性和RL的决策能力，可以提升网络安全事件的响应速度和准确性，降低人工干预的需求。未来，该技术有望应用于企业安全运营中心（SOC）、云安全防护、以及物联网安全等领域，有效应对日益复杂的网络安全威胁。

📄 摘要（原文）

Fast and effective incident response is essential to prevent adversarial cyberattacks. Autonomous Cyber Defense (ACD) aims to automate incident response through Artificial Intelligence (AI) agents that plan and execute actions. Most ACD approaches focus on single-agent scenarios and leverage Reinforcement Learning (RL). However, ACD RL-trained agents depend on costly training, and their reasoning is not always explainable or transferable. Large Language Models (LLMs) can address these concerns by providing explainable actions in general security contexts. Researchers have explored LLM agents for ACD but have not evaluated them on multi-agent scenarios or interacting with other ACD agents. In this paper, we show the first study on how LLMs perform in multi-agent ACD environments by proposing a new integration to the CybORG CAGE 4 environment. We examine how ACD teams of LLM and RL agents can interact by proposing a novel communication protocol. Our results highlight the strengths and weaknesses of LLMs and RL and help us identify promising research directions to create, train, and deploy future teams of ACD agents.