Game Theory Meets LLM and Agentic AI: Reimagining Cybersecurity for the Age of Intelligent Threats

📄 arXiv: 2507.10621v1 📥 PDF

作者: Quanyan Zhu

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CY, cs.GT

发布日期: 2025-07-14

💡 一句话要点

博弈论结合LLM与Agentic AI，重塑智能威胁时代的网络安全

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 网络安全 博弈论 大型语言模型 Agentic AI 多智能体系统

📋 核心要点

  1. 传统网络安全方法依赖手动响应和脆弱的启发式，缺乏对威胁的深入建模和自主防御能力。
  2. 利用博弈论为Agentic AI提供决策依据，并借助LLM将抽象策略转化为实际行动，实现更智能的网络安全。
  3. LLM的引入挑战了传统博弈论的假设，推动了更符合实际认知和计算能力的新模型和解决方案的产生。

📝 摘要（中文）

保护网络空间不仅需要先进的工具，还需要转变我们对威胁、信任和自主性的认知方式。传统的网络安全方法依赖于手动响应和脆弱的启发式方法。为了构建主动和智能的防御系统，我们需要集成的理论框架和软件工具。博弈论为建模对抗行为、设计战略防御以及在自主系统中实现信任提供了严谨的基础。同时，软件工具处理网络数据、可视化攻击面、验证合规性并提出缓解措施。然而，理论与实际实现之间仍然存在脱节。大型语言模型（LLM）和Agentic AI的兴起为弥合这一差距提供了一条新途径。LLM驱动的智能体可以将抽象策略转化为现实世界的决策。反过来，博弈论可以为这些智能体在复杂工作流程中的推理和协调提供信息。LLM也挑战了经典的博弈论假设，例如完全理性或静态收益，从而促使与认知和计算现实相一致的新模型出现。这种共同演化有望带来更丰富的理论基础和新颖的解决方案概念。Agentic AI也重塑了软件设计：系统现在必须从一开始就具有模块化、适应性和信任感知能力。本章探讨了博弈论、Agentic AI和网络安全的交叉点。我们回顾了关键的博弈论框架（例如，静态、动态、贝叶斯和信号博弈）和解决方案概念。然后，我们研究了LLM智能体如何增强网络防御，并介绍了将推理嵌入AI智能体的LLM驱动的博弈。最后，我们探讨了多智能体工作流程和协调博弈，概述了这种融合如何促进安全、智能和自适应的网络系统。

🔬 方法详解

问题定义：当前网络安全防御体系依赖人工规则和专家经验，难以应对日益复杂和智能化的网络攻击。传统方法在威胁建模、策略生成和自主响应方面存在局限性，无法有效应对高级持续性威胁（APT）等复杂攻击场景。现有方法缺乏对攻击者行为的有效预测和对防御策略的动态调整能力。

核心思路：论文的核心思路是将博弈论、大型语言模型（LLM）和Agentic AI相结合，构建一个更智能、自适应的网络安全防御体系。通过博弈论对攻防双方的行为进行建模，利用LLM进行策略推理和生成，并借助Agentic AI实现自主决策和执行。这种方法旨在弥合理论与实践之间的差距，提升网络安全防御的有效性和效率。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 博弈论模型：用于建模攻防双方的策略空间、收益函数和信息结构。2) LLM驱动的智能体：利用LLM进行策略推理、威胁分析和响应生成。3) 多智能体协调机制：用于协调多个智能体之间的行动，实现协同防御。4) 软件工具：用于处理网络数据、可视化攻击面和验证合规性。整体流程包括：威胁情报收集 -> 博弈论建模 -> LLM策略生成 -> Agentic AI自主执行 -> 结果评估与反馈。

关键创新：论文的关键创新在于将博弈论与LLM和Agentic AI相结合，提出了一种新的网络安全防御范式。这种方法不仅能够对攻防双方的行为进行更精确的建模，还能够利用LLM的强大推理能力生成更有效的防御策略，并借助Agentic AI实现自主决策和执行。此外，论文还探讨了LLM对传统博弈论假设的挑战，并提出了适应LLM特性的新型博弈模型。

关键设计：关键设计包括：1) 基于贝叶斯博弈的威胁建模方法，用于处理不完全信息下的攻防决策。2) 基于强化学习的LLM策略优化方法，用于提升防御策略的有效性。3) 基于多智能体系统的协同防御机制，用于实现分布式防御和资源共享。4) 针对LLM的对抗性攻击防御方法，用于保障LLM的安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于理论框架的构建和方法论的提出，并未提供具体的实验数据。但是，该研究为未来基于LLM和Agentic AI的网络安全研究提供了新的方向，并有望在实际应用中显著提升网络安全防御的智能化水平和响应速度。未来的实验可以集中在验证LLM驱动的智能体在复杂网络攻防场景下的性能表现，并与传统方法进行对比。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建智能化的网络安全防御系统，提升企业和政府机构应对高级网络威胁的能力。例如，可用于自动化威胁情报分析、生成定制化的防御策略、实现自主化的安全事件响应，并提高安全运营中心的效率。此外，该方法还可应用于物联网安全、云计算安全等领域。

📄 摘要（原文）

Protecting cyberspace requires not only advanced tools but also a shift in how we reason about threats, trust, and autonomy. Traditional cybersecurity methods rely on manual responses and brittle heuristics. To build proactive and intelligent defense systems, we need integrated theoretical frameworks and software tools. Game theory provides a rigorous foundation for modeling adversarial behavior, designing strategic defenses, and enabling trust in autonomous systems. Meanwhile, software tools process cyber data, visualize attack surfaces, verify compliance, and suggest mitigations. Yet a disconnect remains between theory and practical implementation. The rise of Large Language Models (LLMs) and agentic AI offers a new path to bridge this gap. LLM-powered agents can operationalize abstract strategies into real-world decisions. Conversely, game theory can inform the reasoning and coordination of these agents across complex workflows. LLMs also challenge classical game-theoretic assumptions, such as perfect rationality or static payoffs, prompting new models aligned with cognitive and computational realities. This co-evolution promises richer theoretical foundations and novel solution concepts. Agentic AI also reshapes software design: systems must now be modular, adaptive, and trust-aware from the outset. This chapter explores the intersection of game theory, agentic AI, and cybersecurity. We review key game-theoretic frameworks (e.g., static, dynamic, Bayesian, and signaling games) and solution concepts. We then examine how LLM agents can enhance cyber defense and introduce LLM-driven games that embed reasoning into AI agents. Finally, we explore multi-agent workflows and coordination games, outlining how this convergence fosters secure, intelligent, and adaptive cyber systems.