Less is more? Rewards in RL for Cyber Defence
作者: Elizabeth Bates, Chris Hicks, Vasilios Mavroudis
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR
发布日期: 2025-03-05 (更新: 2025-03-10)
备注: 4 Pages
💡 一句话要点
提出基于稀疏奖励的强化学习网络防御方法，提升复杂网络环境下的防御效果。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 网络防御 稀疏奖励 网络安全 自主防御
📋 核心要点
- 现有网络防御强化学习方法依赖密集奖励，虽加速训练，但易引入偏差，导致agent陷入次优策略。
- 本文提出使用稀疏奖励函数训练网络防御agent，旨在克服密集奖励带来的偏差，提升agent的防御效果。
- 实验结果表明，稀疏奖励，特别是对未受损网络状态的积极强化，能够训练出更有效的网络防御agent，并提供更稳定的训练。
📝 摘要（中文）
近年来，基于深度强化学习的自主网络防御agent的研究呈现爆炸式增长。这些agent通常在网络攻防环境中训练，目前已构建至少32个此类环境。大多数网络攻防环境提供密集的“脚手架式”奖励函数，这些函数结合了对一系列（不）期望状态和代价高昂行为的多种惩罚或激励。虽然密集奖励有助于缓解探索复杂环境的挑战，并从相对较少的环境步骤中产生看似有效的策略，但它们也会使agent找到的解决方案产生偏差，可能导致次优解。这在复杂的网络环境中尤其成问题，因为策略弱点可能直到被攻击者利用才会被注意到。本文旨在评估稀疏奖励函数是否能够训练出更有效的网络防御agent。为此，我们首先通过提出一个超越用于训练和评估agent的标准强化学习范式的ground truth评估分数，来打破现有工作中的几个评估限制。通过调整一个完善的网络攻防环境以适应我们的方法和ground truth分数，我们提出并评估了两种稀疏奖励机制，并将它们与典型的密集奖励进行比较。我们的评估考虑了从2到50个节点的各种网络规模，以及反应性和主动性防御行为。结果表明，稀疏奖励，特别是对未受损网络状态的积极强化，能够训练出更有效的网络防御agent。此外，我们表明，稀疏奖励比密集奖励提供更稳定的训练，并且有效性和训练稳定性对于各种网络环境考虑因素都具有鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于强化学习的网络防御方法通常采用密集奖励函数，旨在加速agent的学习过程。然而，这种密集奖励机制容易引入偏差，导致agent学习到的策略并非最优，尤其是在复杂的网络环境中，agent可能无法发现潜在的策略弱点，从而容易受到攻击者的利用。因此，如何设计一种能够有效训练网络防御agent，同时避免引入过多偏差的奖励机制是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是采用稀疏奖励函数来训练网络防御agent。与密集奖励函数不同，稀疏奖励函数只在agent达到特定目标状态（例如，网络未被攻破）时才给予奖励，而在其他情况下则不给予奖励。这种设计旨在减少奖励信号对agent的引导，使其能够更自由地探索环境，从而发现更优的防御策略。通过对未受损网络状态的积极强化，鼓励agent学习维持网络安全的状态。
技术框架：本文的技术框架主要包括以下几个部分：首先，选择一个合适的网络攻防环境（cyber gym）作为agent的训练平台。然后，设计两种不同的稀疏奖励机制，并将其与传统的密集奖励机制进行比较。为了更准确地评估agent的防御效果，本文还提出了一种ground truth评估分数，该分数超越了传统的强化学习评估范式。最后，通过实验评估不同奖励机制下训练的agent在不同网络规模和防御策略下的性能表现。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了使用稀疏奖励函数来训练网络防御agent，并证明了其在复杂网络环境下的有效性。与传统的密集奖励方法相比，稀疏奖励能够减少奖励信号带来的偏差，使agent能够更自由地探索环境，从而发现更优的防御策略。此外，本文还提出了一种ground truth评估分数，用于更准确地评估agent的防御效果。
关键设计：本文的关键设计包括以下几个方面：首先，设计了两种不同的稀疏奖励机制，一种是对未受损网络状态给予正向奖励，另一种是在网络被攻破时给予负向奖励。其次，为了更准确地评估agent的防御效果，本文提出了一种ground truth评估分数，该分数考虑了网络的安全状态、防御成本等因素。此外，本文还对网络攻防环境进行了调整，使其能够支持稀疏奖励机制和ground truth评估分数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用稀疏奖励训练的agent在各种网络规模（2到50个节点）下均表现出更强的防御能力。特别是对未受损网络状态进行正向激励的稀疏奖励机制，能够显著提升agent的防御效果，且训练过程更加稳定。与使用密集奖励的agent相比，使用稀疏奖励的agent能够更好地应对各种网络攻击，并维持网络的安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建更智能、更有效的自主网络防御系统。通过使用稀疏奖励训练的agent，能够更好地适应复杂多变的网络环境，有效抵御各种网络攻击，降低网络安全风险。未来，该方法有望在金融、能源、交通等关键基础设施的网络安全防护中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The last few years have seen an explosion of interest in autonomous cyber defence agents based on deep reinforcement learning. Such agents are typically trained in a cyber gym environment, also known as a cyber simulator, at least 32 of which have already been built. Most, if not all cyber gyms provide dense "scaffolded" reward functions which combine many penalties or incentives for a range of (un)desirable states and costly actions. Whilst dense rewards help alleviate the challenge of exploring complex environments, yielding seemingly effective strategies from relatively few environment steps; they are also known to bias the solutions an agent can find, potentially towards suboptimal solutions. This is especially a problem in complex cyber environments where policy weaknesses may not be noticed until exploited by an adversary. In this work we set out to evaluate whether sparse reward functions might enable training more effective cyber defence agents. Towards this goal we first break down several evaluation limitations in existing work by proposing a ground truth evaluation score that goes beyond the standard RL paradigm used to train and evaluate agents. By adapting a well-established cyber gym to accommodate our methodology and ground truth score, we propose and evaluate two sparse reward mechanisms and compare them with a typical dense reward. Our evaluation considers a range of network sizes, from 2 to 50 nodes, and both reactive and proactive defensive actions. Our results show that sparse rewards, particularly positive reinforcement for an uncompromised network state, enable the training of more effective cyber defence agents. Furthermore, we show that sparse rewards provide more stable training than dense rewards, and that both effectiveness and training stability are robust to a variety of cyber environment considerations.