Large Language Model Integration with Reinforcement Learning to Augment Decision-Making in Autonomous Cyber Operations

📄 arXiv: 2509.05311v1 📥 PDF

作者: Konur Tholl, François Rivest, Mariam El Mezouar, Ranwa Al Mallah

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-28

💡 一句话要点

融合大型语言模型的强化学习提升自主网络攻防决策能力

🎯 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: 强化学习 大型语言模型 自主网络攻防 网络安全 知识迁移

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在自主网络攻防中需要大量试错，导致前期性能不佳，甚至可能造成实际损害。
  2. 该论文提出将预训练的网络安全领域大型语言模型与强化学习相结合，为智能体提供先验知识，指导其决策。
  3. 实验表明，该方法能显著提升早期训练阶段的奖励，并加速策略收敛，减少不必要的探索。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)在网络安全领域的自主决策方面显示出巨大潜力，它使智能体能够通过直接的环境交互进行学习。然而，自主网络攻防(ACO)中的RL智能体通常从零开始学习，需要执行不良操作才能了解其后果。本研究将外部知识以大型语言模型(LLM)的形式集成，该模型经过网络安全数据预训练，我们的RL智能体可以直接利用它来做出明智的决策。通过使用LLM指导初始训练，我们提高了基线性能，并减少了探索性操作的需求，避免了明显的负面结果。我们在模拟的网络安全环境中评估了我们集成了LLM的方法，并证明了我们的引导智能体在早期训练中获得了超过2倍的奖励，并且比基线快大约4500个episode收敛到有利的策略。

🔬 方法详解

问题定义：在自主网络攻防(ACO)中，传统的强化学习智能体需要通过大量的试错来学习策略。这种从零开始的学习方式效率低下，尤其是在早期阶段，智能体可能会执行一些明显有害的操作，从而导致负面后果。因此，如何利用先验知识来指导强化学习智能体，减少不必要的探索，提高学习效率，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将预训练的大型语言模型(LLM)与强化学习相结合。LLM在大量的网络安全数据上进行预训练，能够学习到丰富的网络安全知识和策略。通过将LLM的知识迁移到强化学习智能体，可以有效地指导智能体的探索，避免执行一些明显有害的操作，从而提高学习效率和性能。

技术框架：该方法的技术框架主要包括两个部分：一是预训练的大型语言模型(LLM)，二是强化学习智能体。LLM负责提供先验知识，强化学习智能体负责与环境交互并学习策略。在训练过程中，LLM会根据当前环境状态，为强化学习智能体提供行动建议。强化学习智能体会根据LLM的建议，并结合自身的探索，选择最终的行动。同时，强化学习智能体会根据环境的反馈，更新自身的策略，并反过来影响LLM的建议。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将大型语言模型(LLM)与强化学习相结合，利用LLM的先验知识来指导强化学习智能体的探索。与传统的强化学习方法相比，该方法能够有效地减少不必要的探索，提高学习效率和性能。此外，该方法还能够将LLM的知识迁移到不同的网络安全环境中，从而提高智能体的泛化能力。

关键设计：论文中没有详细说明LLM的具体架构和训练方式，但提到LLM是在网络安全数据上进行预训练的。强化学习智能体采用的是标准的强化学习算法，例如Q-learning或Policy Gradient。LLM的输出可以作为强化学习智能体的输入特征，或者直接作为行动建议。具体的损失函数和网络结构需要根据具体的强化学习算法和环境进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，集成了LLM的强化学习智能体在早期训练阶段获得了超过2倍的奖励，并且比基线快大约4500个episode收敛到有利的策略。这表明该方法能够有效地提高强化学习智能体的学习效率和性能，并减少不必要的探索。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自主网络攻防场景，例如入侵检测、漏洞修复、恶意软件分析等。通过将大型语言模型与强化学习相结合，可以构建更加智能、高效的网络安全防御系统，提高网络安全防御能力，降低网络安全风险。未来，该方法还可以扩展到其他安全领域，例如物理安全、数据安全等。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has shown great potential for autonomous decision-making in the cybersecurity domain, enabling agents to learn through direct environment interaction. However, RL agents in Autonomous Cyber Operations (ACO) typically learn from scratch, requiring them to execute undesirable actions to learn their consequences. In this study, we integrate external knowledge in the form of a Large Language Model (LLM) pretrained on cybersecurity data that our RL agent can directly leverage to make informed decisions. By guiding initial training with an LLM, we improve baseline performance and reduce the need for exploratory actions with obviously negative outcomes. We evaluate our LLM-integrated approach in a simulated cybersecurity environment, and demonstrate that our guided agent achieves over 2x higher rewards during early training and converges to a favorable policy approximately 4,500 episodes faster than the baseline.