AgenticCyber: A GenAI-Powered Multi-Agent System for Multimodal Threat Detection and Adaptive Response in Cybersecurity

📄 arXiv: 2512.06396v1 📥 PDF

作者: Shovan Roy

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-12-06

备注: 6 pages for IEEE conference

💡 一句话要点

AgenticCyber：基于生成式AI的多智能体系统，用于网络安全中的多模态威胁检测与自适应响应

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

关键词: 多智能体系统 生成式AI 网络安全 多模态威胁检测 自适应响应

📋 核心要点

  1. 现有网络安全方法难以有效应对分布式环境中复杂且实时的多模态威胁。
  2. AgenticCyber利用生成式AI驱动的多智能体系统，实现跨模态数据的协同分析与威胁响应。
  3. 实验表明，AgenticCyber在威胁检测准确率、响应速度和态势感知方面均优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出AgenticCyber，一个由生成式AI驱动的多智能体系统，旨在解决分布式环境中日益复杂的网络威胁，实现跨多模态数据流的实时检测和响应。该系统协调多个专业智能体，并发监控云日志、监控视频和环境音频。实验结果表明，该解决方案在威胁检测中实现了96.2%的F1分数，响应延迟降低至420毫秒，并利用Google的Gemini等多模态语言模型与LangChain进行智能体编排，实现了自适应安全态势管理。在AWS CloudTrail日志、UCF-Crime视频帧和UrbanSound8K音频片段等基准数据集上的测试表明，AgenticCyber的性能优于标准入侵检测系统，平均响应时间（MTTR）减少了65%，并提高了态势感知能力。该工作为企业网络和物联网生态系统引入了一种可扩展、模块化的主动网络安全架构，通过跨模态推理和自动化修复，克服了孤立的安全技术。

🔬 方法详解

问题定义：当前网络安全领域面临的挑战是，传统的安全系统通常是孤立的，难以有效地处理来自不同来源（如云日志、视频监控、音频）的多模态数据。现有的入侵检测系统在处理复杂和实时的威胁时，响应速度慢，准确率低，并且缺乏跨模态的推理能力。

核心思路：AgenticCyber的核心思路是利用生成式AI驱动的多智能体系统，将不同的安全任务分配给专门的智能体，并通过LangChain等工具进行智能体编排，实现跨模态数据的协同分析和威胁响应。这种方法旨在打破信息孤岛，提高威胁检测的准确性和响应速度。

技术框架：AgenticCyber的整体架构包含以下主要模块：1) 多模态数据采集模块，负责从云日志、监控视频和环境音频等来源采集数据；2) 智能体编排模块，使用LangChain等工具对多个专业智能体进行编排，每个智能体负责特定的安全任务，如日志分析、视频异常检测、音频异常检测等；3) 威胁检测模块，利用生成式AI模型（如Google的Gemini）对多模态数据进行分析，识别潜在的威胁；4) 响应模块，根据检测到的威胁，自动执行相应的安全策略，如隔离受感染的系统、更新防火墙规则等。

关键创新：AgenticCyber最重要的技术创新点在于其多智能体架构和跨模态推理能力。传统的安全系统通常是单体的，难以有效地处理来自不同来源的数据。AgenticCyber通过将不同的安全任务分配给专门的智能体，实现了并行处理和协同分析。此外，该系统还利用生成式AI模型进行跨模态推理，从而能够识别仅通过单一模态数据难以发现的威胁。

关键设计：AgenticCyber的关键设计包括：1) 智能体的选择和配置，需要根据具体的安全任务选择合适的智能体，并对其进行配置，以实现最佳的性能；2) 智能体之间的通信和协作机制，需要设计有效的通信协议和协作策略，以确保智能体能够协同工作，共同完成安全任务；3) 生成式AI模型的选择和训练，需要选择合适的生成式AI模型（如Google的Gemini），并使用大量的多模态数据对其进行训练，以提高威胁检测的准确率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AgenticCyber在威胁检测中实现了96.2%的F1分数，响应延迟降低至420毫秒。与传统的入侵检测系统相比，平均响应时间（MTTR）减少了65%，显著提高了态势感知能力。在AWS CloudTrail日志、UCF-Crime视频帧和UrbanSound8K音频片段等基准数据集上的测试表明，AgenticCyber的性能优于现有方法。

🎯 应用场景

AgenticCyber可广泛应用于企业网络安全、物联网安全、智慧城市安全等领域。通过实时监控和分析多模态数据，该系统能够及时发现并响应各种网络威胁，降低安全风险，保护关键基础设施和数据资产。未来，该技术有望与边缘计算、联邦学习等技术相结合，实现更高效、更智能的安全防护。

📄 摘要（原文）

The increasing complexity of cyber threats in distributed environments demands advanced frameworks for real-time detection and response across multimodal data streams. This paper introduces AgenticCyber, a generative AI powered multi-agent system that orchestrates specialized agents to monitor cloud logs, surveillance videos, and environmental audio concurrently. The solution achieves 96.2% F1-score in threat detection, reduces response latency to 420 ms, and enables adaptive security posture management using multimodal language models like Google's Gemini coupled with LangChain for agent orchestration. Benchmark datasets, such as AWS CloudTrail logs, UCF-Crime video frames, and UrbanSound8K audio clips, show greater performance over standard intrusion detection systems, reducing mean time to respond (MTTR) by 65% and improving situational awareness. This work introduces a scalable, modular proactive cybersecurity architecture for enterprise networks and IoT ecosystems that overcomes siloed security technologies with cross-modal reasoning and automated remediation.