Agentic AI for Cyber Resilience: A New Security Paradigm and Its System-Theoretic Foundations
作者: Tao Li, Quanyan Zhu
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-12-28
💡 一句话要点
提出基于Agentic AI的赛博韧性安全范式，解决传统安全架构的局限性。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Agentic AI 赛博韧性 网络安全 博弈论 自主Agent
📋 核心要点
- 传统网络安全架构依赖静态规则和边界防御，难以应对基于大型语言模型的复杂攻击。
- 提出Agentic AI驱动的赛博韧性范式，强调在攻击中维持功能、高效恢复和持续学习。
- 构建系统级框架，利用博弈论对Agent行为建模，实现自主分配和信息流优化，提升系统韧性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于基础模型的人工智能正在从根本上重塑网络安全的观点。大型语言模型实现了大规模的自主规划、工具编排和战略适应，对建立在静态规则、边界防御和以人为中心的工作流程之上的安全架构提出了挑战。本文主张从以预防为中心的安全转向基于Agentic的赛博韧性。韧性系统必须预测中断，在攻击下维持关键功能，高效恢复并持续学习，而不是寻求完美的保护。本文将这种转变置于网络安全范式的历史演变中，最终形成了一种人工智能增强的范式，其中自主Agent直接参与网络和网络物理系统的感知、推理、行动和适应。然后，本文开发了一个系统级框架来设计Agentic AI工作流程。介绍了一种通用的Agentic架构，并将攻击者和防御者工作流程分析为耦合的自适应过程，博弈论公式被证明为自主分配、信息流和时间组合提供了一种统一的设计语言。自动化渗透测试、补救和网络欺骗的案例研究说明了基于均衡的设计如何实现系统级韧性设计。
🔬 方法详解
问题定义：现有网络安全方法主要依赖于静态规则、边界防御以及以人为中心的工作流程，这些方法难以应对基于大型语言模型（LLM）的智能攻击。攻击者可以利用LLM进行自主规划、工具编排和战略适应，从而绕过传统防御机制。因此，需要一种新的安全范式，能够适应动态变化的网络环境，并在攻击发生时保持系统的关键功能。
核心思路：本文的核心思路是将网络安全防御体系转变为一个基于Agentic AI的赛博韧性系统。该系统不再追求完美的预防，而是侧重于在攻击发生时能够快速响应、维持关键功能、高效恢复，并从攻击事件中持续学习。通过引入自主Agent，系统能够更灵活地适应攻击者的策略，并采取相应的防御措施。
技术框架：本文提出了一种通用的Agentic架构，其中攻击者和防御者被建模为耦合的自适应过程。该架构包含以下主要模块：感知模块（用于检测网络环境中的异常行为）、推理模块（用于分析攻击者的意图和策略）、行动模块（用于执行防御措施）和适应模块（用于从攻击事件中学习并改进防御策略）。博弈论被用作一种统一的设计语言，用于自主分配、信息流和时间组合。
关键创新：本文最重要的技术创新在于将Agentic AI的概念引入网络安全领域，并将其与赛博韧性相结合。与传统的预防性安全方法不同，Agentic AI能够使系统在攻击发生时保持运行，并快速恢复。此外，本文还提出了一个系统级的框架，用于设计和分析Agentic AI工作流程，从而为构建更具弹性的网络安全系统提供了理论基础。
关键设计：在Agentic架构中，自主Agent的设计至关重要。每个Agent需要具备感知、推理、行动和适应能力。感知模块可以使用各种传感器来检测网络环境中的异常行为。推理模块可以使用机器学习算法来分析攻击者的意图和策略。行动模块可以执行各种防御措施，例如阻止恶意流量、隔离受感染的系统等。适应模块可以从攻击事件中学习，并改进Agent的防御策略。博弈论模型可以用于优化Agent之间的协作，并实现自主分配和信息流优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过自动化渗透测试、补救和网络欺骗等案例研究，展示了基于均衡的设计如何实现系统级韧性。这些案例研究表明，Agentic AI能够有效地应对各种网络攻击，并在攻击发生时保持系统的关键功能。具体性能数据和对比基线未知，但案例研究表明该方法具有显著的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种网络安全场景，例如自动化渗透测试、威胁情报分析、入侵检测与防御、以及网络欺骗等。通过构建基于Agentic AI的赛博韧性系统，可以显著提升关键基础设施和企业网络的安全性，降低网络攻击造成的损失，并提高应对新型网络威胁的能力。未来，该技术有望成为下一代网络安全防御体系的核心组成部分。
📄 摘要（原文）
Cybersecurity is being fundamentally reshaped by foundation-model-based artificial intelligence. Large language models now enable autonomous planning, tool orchestration, and strategic adaptation at scale, challenging security architectures built on static rules, perimeter defenses, and human-centered workflows. This chapter argues for a shift from prevention-centric security toward agentic cyber resilience. Rather than seeking perfect protection, resilient systems must anticipate disruption, maintain critical functions under attack, recover efficiently, and learn continuously. We situate this shift within the historical evolution of cybersecurity paradigms, culminating in an AI-augmented paradigm where autonomous agents participate directly in sensing, reasoning, action, and adaptation across cyber and cyber-physical systems. We then develop a system-level framework for designing agentic AI workflows. A general agentic architecture is introduced, and attacker and defender workflows are analyzed as coupled adaptive processes, and game-theoretic formulations are shown to provide a unifying design language for autonomy allocation, information flow, and temporal composition. Case studies in automated penetration testing, remediation, and cyber deception illustrate how equilibrium-based design enables system-level resiliency design.