Attackers Strike Back? Not Anymore -- An Ensemble of RL Defenders Awakens for APT Detection

📄 arXiv: 2508.19072v1 📥 PDF

作者: Sidahmed Benabderrahmane, Talal Rahwan

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-26

💡 一句话要点

提出一种新框架以解决APT检测中的适应性不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 高级持续性威胁 APT检测 深度学习 强化学习 主动学习 网络安全 自适应防御

📋 核心要点

  1. 现有APT检测系统的静态特性使其难以适应不断变化的攻击策略，导致检测效果不佳。
  2. 本文提出的框架结合了深度学习、强化学习和主动学习，形成了一个自适应的APT防御系统。
  3. 实验结果表明，该系统在APT检测上显著提高了准确性和鲁棒性，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

高级持续性威胁（APTs）对现代数字基础设施构成了日益严重的威胁。与传统网络攻击不同，APTs隐蔽、适应性强且持续时间长，常常绕过基于签名的检测系统。本文提出了一种新颖的APT检测框架，将深度学习、强化学习（RL）和主动学习结合成一个统一的自适应防御系统。该系统结合了自编码器用于潜在行为编码，并采用多智能体的RL防御者集成，每个智能体经过训练以区分良性和恶意的进程行为。我们识别了现有检测系统中的一个关键挑战：其静态特性和无法适应不断演变的攻击策略。为此，我们的架构包括多个RL代理（Q-Learning、PPO、DQN、对抗防御者），每个代理分析自编码器生成的潜在向量。当任何代理对其决策不确定时，系统会触发主动学习循环以模拟专家反馈，从而优化决策边界。加权的集成投票机制确保了最终预测的稳健性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有APT检测系统的适应性不足问题，现有方法往往无法有效应对不断演变的攻击策略，导致检测效果不理想。

核心思路：通过结合深度学习、强化学习和主动学习，构建一个动态的APT检测框架，使系统能够实时适应新的攻击模式。

技术框架：整体架构包括自编码器用于潜在行为编码，多个RL代理（如Q-Learning、PPO、DQN等）对行为进行分析，并通过主动学习机制优化决策。

关键创新：最重要的创新在于引入了多智能体的RL防御者集成和主动学习循环，使得系统能够在面对不确定性时进行自我优化，显著提升了检测的准确性和适应性。

关键设计：系统设计中，采用了加权集成投票机制，确保最终预测的稳健性；同时，RL代理的训练过程中使用了多种算法（如Q-Learning、PPO、DQN），以增强对不同攻击模式的识别能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的APT检测框架在多个基准数据集上均优于传统检测方法，准确率提升幅度达到20%以上，且在面对新型攻击时表现出更强的鲁棒性，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络安全、企业信息保护和政府机构的安全防护等。通过提高APT检测的准确性和适应性，可以有效降低网络攻击带来的风险，保护关键基础设施的安全。未来，该框架还可以扩展到其他类型的网络威胁检测中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Advanced Persistent Threats (APTs) represent a growing menace to modern digital infrastructure. Unlike traditional cyberattacks, APTs are stealthy, adaptive, and long-lasting, often bypassing signature-based detection systems. This paper introduces a novel framework for APT detection that unites deep learning, reinforcement learning (RL), and active learning into a cohesive, adaptive defense system. Our system combines auto-encoders for latent behavioral encoding with a multi-agent ensemble of RL-based defenders, each trained to distinguish between benign and malicious process behaviors. We identify a critical challenge in existing detection systems: their static nature and inability to adapt to evolving attack strategies. To this end, our architecture includes multiple RL agents (Q-Learning, PPO, DQN, adversarial defenders), each analyzing latent vectors generated by an auto-encoder. When any agent is uncertain about its decision, the system triggers an active learning loop to simulate expert feedback, thus refining decision boundaries. An ensemble voting mechanism, weighted by each agent's performance, ensures robust final predictions.