PoolFlip: A Multi-Agent Reinforcement Learning Security Environment for Cyber Defense

📄 arXiv: 2508.19488v1 📥 PDF

作者: Xavier Cadet, Simona Boboila, Sie Hendrata Dharmawan, Alina Oprea, Peter Chin

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-08-27

备注: Accepted at GameSec 2025

💡 一句话要点

提出PoolFlip以解决网络防御中的决策自动化问题

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

关键词: 网络安全 多智能体强化学习 FlipIt游戏 自适应防御 决策自动化

📋 核心要点

  1. 现有的FlipIt框架依赖于少量启发式或专门学习技术，导致防御者在面对新攻击时的脆弱性和适应能力不足。
  2. 本文提出PoolFlip多智能体环境，扩展FlipIt游戏，结合Flip-PSRO方法，利用人群训练提升防御者的适应性和泛化能力。
  3. 实验结果表明，Flip-PSRO防御者在面对未在训练中暴露的攻击时，其效果是基线的两倍，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

网络防御需要在隐蔽、欺骗和持续演变的对抗策略下自动化决策。FlipIt游戏为建模防御者与先进对手之间的互动提供了基础框架。然而，现有的FlipIt框架依赖少量启发式或专门学习技术，导致脆弱性和无法适应新攻击。为了解决这些局限性，本文提出了PoolFlip，一个扩展FlipIt游戏的多智能体环境，以便于攻击者和防御者的高效学习。此外，我们提出了Flip-PSRO，一种利用基于人群的训练的多智能体强化学习方法，旨在训练能够对抗一系列未知、潜在自适应对手的防御者。实验证明，Flip-PSRO防御者在面对未在训练中暴露的启发式攻击时，其效果是基线的两倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决网络防御中自动化决策的挑战，现有的FlipIt框架在面对新型攻击时表现出脆弱性，无法有效适应对手的变化。

核心思路：通过引入PoolFlip多智能体环境，扩展FlipIt游戏，并结合Flip-PSRO方法，利用人群训练来提升防御者的泛化能力，使其能够应对未知的自适应对手。

技术框架：整体架构包括PoolFlip环境和Flip-PSRO训练流程。PoolFlip环境为攻击者和防御者提供了一个共享资源的竞争场景，而Flip-PSRO则通过多智能体强化学习训练防御者。

关键创新：最重要的创新在于Flip-PSRO方法的提出，它通过人群训练的方式，使得防御者能够在面对未见过的攻击时，保持高效的控制和优化性能。

关键设计：在设计上，Flip-PSRO采用了基于所有权的效用函数，确保防御者在优化性能的同时，能够维持较高的控制水平。

📊 实验亮点

实验结果显示，Flip-PSRO防御者在面对未在训练中暴露的启发式攻击时，其效果是基线的两倍，表明该方法在泛化能力和适应性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络安全、信息系统保护和智能防御系统。通过提高防御者的适应能力和决策效率，PoolFlip和Flip-PSRO方法能够有效应对不断演变的网络攻击，为企业和组织提供更强的安全保障。

📄 摘要（原文）

Cyber defense requires automating defensive decision-making under stealthy, deceptive, and continuously evolving adversarial strategies. The FlipIt game provides a foundational framework for modeling interactions between a defender and an advanced adversary that compromises a system without being immediately detected. In FlipIt, the attacker and defender compete to control a shared resource by performing a Flip action and paying a cost. However, the existing FlipIt frameworks rely on a small number of heuristics or specialized learning techniques, which can lead to brittleness and the inability to adapt to new attacks. To address these limitations, we introduce PoolFlip, a multi-agent gym environment that extends the FlipIt game to allow efficient learning for attackers and defenders. Furthermore, we propose Flip-PSRO, a multi-agent reinforcement learning (MARL) approach that leverages population-based training to train defender agents equipped to generalize against a range of unknown, potentially adaptive opponents. Our empirical results suggest that Flip-PSRO defenders are $2\times$ more effective than baselines to generalize to a heuristic attack not exposed in training. In addition, our newly designed ownership-based utility functions ensure that Flip-PSRO defenders maintain a high level of control while optimizing performance.