CSLE: A Reinforcement Learning Platform for Autonomous Security Management

📄 arXiv: 2604.15590v1 📥 PDF

作者: Kim Hammar

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2026-04-16

备注: Accepted as Oral to the Ninth Annual Conference on Machine Learning and Systems (MLSys 2026), https://mlsys.org/virtual/2026/oral/3812

💡 一句话要点

CSLE：用于自主安全管理的强化学习平台，弥合仿真与实际系统差距

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 安全管理 仿真环境 虚拟化 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有安全管理的强化学习方法主要局限于仿真环境，缺乏在实际系统中的泛化能力。
  2. CSLE平台通过仿真系统和模拟系统相结合，在虚拟环境中学习安全策略，并在仿真环境中评估和优化，从而弥合理论与实际的差距。
  3. 通过四个安全管理用例，验证了CSLE平台在近似实际操作系统的环境中，能够实现接近最优的安全管理效果。

📝 摘要（中文）

本文提出CSLE，一个用于自主安全管理的强化学习平台，旨在解决现有强化学习解决方案在网络系统安全管理中，过度依赖仿真环境且难以泛化到实际系统的问题。CSLE包含两个关键系统：首先，一个仿真系统，通过虚拟化环境复制目标系统的关键组件，用于收集测量数据和日志，并以此识别系统模型，例如马尔可夫决策过程。其次，一个模拟系统，通过系统模型的仿真高效地学习安全策略。学习到的策略在仿真系统中进行评估和优化，从而缩小理论性能与实际性能之间的差距。通过流量控制、复制控制、分段控制和恢复控制四个用例，证明了CSLE能够在近似于实际操作系统的环境中实现接近最优的安全管理。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于强化学习的安全管理方法主要在仿真环境中进行，难以直接应用于实际的网络系统。实际系统的复杂性和不确定性使得在仿真环境中学习到的策略在真实环境中表现不佳。因此，需要一种方法能够在更接近真实环境的条件下进行安全策略的学习和优化。

核心思路：CSLE的核心思路是构建一个包含仿真系统和模拟系统的平台。仿真系统用于模拟真实系统的关键组件，并收集数据以构建系统模型。模拟系统则基于该模型进行强化学习，学习安全策略。通过在仿真系统上评估和优化学习到的策略，可以缩小理论性能和实际性能之间的差距。

技术框架：CSLE平台包含两个主要系统：仿真系统和模拟系统。仿真系统通过虚拟化技术复制目标系统的关键组件，并收集测量数据和日志。基于这些数据，识别出一个系统模型，例如马尔可夫决策过程（MDP）。模拟系统则使用该MDP模型进行强化学习，学习安全策略。学习到的策略随后在仿真系统中进行评估和优化，以提高其在实际系统中的性能。

关键创新：CSLE的关键创新在于其结合了仿真和模拟两种方法，从而能够在更接近真实环境的条件下进行安全策略的学习和优化。通过仿真系统构建系统模型，并使用模拟系统进行高效的强化学习，最后在仿真系统中进行策略评估和优化，从而弥合了理论性能和实际性能之间的差距。

关键设计：CSLE的关键设计包括：1) 如何选择和虚拟化目标系统的关键组件，以保证仿真系统的真实性；2) 如何从仿真系统中收集数据，并构建准确的系统模型；3) 如何设计强化学习算法，以在模拟系统中高效地学习安全策略；4) 如何设计评估指标，以在仿真系统中评估和优化学习到的策略。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过四个用例（流量控制、复制控制、分段控制和恢复控制）验证了CSLE平台的有效性。实验结果表明，CSLE能够在近似于实际操作系统的环境中实现接近最优的安全管理。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细给出，属于未知信息。但总体而言，CSLE平台能够显著提升安全管理的自动化水平和性能。

🎯 应用场景

CSLE平台可应用于各种网络安全管理场景，例如入侵检测与防御、流量控制、漏洞修复和系统恢复等。该平台能够帮助安全管理员自动地学习和优化安全策略，提高网络系统的安全性和可靠性，并降低人工维护成本。未来，CSLE可以扩展到更复杂的网络环境，并与其他安全工具集成，构建更强大的自主安全管理系统。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning is a promising approach to autonomous and adaptive security management in networked systems. However, current reinforcement learning solutions for security management are mostly limited to simulation environments and it is unclear how they generalize to operational systems. In this paper, we address this limitation by presenting CSLE: a reinforcement learning platform for autonomous security management that enables experimentation under realistic conditions. Conceptually, CSLE encompasses two systems. First, it includes an emulation system that replicates key components of the target system in a virtualized environment. We use this system to gather measurements and logs, based on which we identify a system model, such as a Markov decision process. Second, it includes a simulation system where security strategies are efficiently learned through simulations of the system model. The learned strategies are then evaluated and refined in the emulation system to close the gap between theoretical and operational performance. We demonstrate CSLE through four use cases: flow control, replication control, segmentation control, and recovery control. Through these use cases, we show that CSLE enables near-optimal security management in an environment that approximates an operational system.