Automated Cyber Defense with Generalizable Graph-based Reinforcement Learning Agents

📄 arXiv: 2509.16151v1 📥 PDF

作者: Isaiah J. King, Benjamin Bowman, H. Howie Huang

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

提出基于图的通用强化学习智能体，用于自动化网络防御。

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

关键词: 强化学习 图神经网络 自动化网络防御 关系归纳偏置 网络安全 零样本学习

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在自动化网络防御中易过拟合特定网络拓扑，泛化能力差。
  2. 论文提出基于属性图表示网络环境，利用关系归纳偏置提升智能体的推理和泛化能力。
  3. 实验表明，该方法显著优于现有技术，能零样本防御未见过的网络攻击。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（RL）正在成为自动化网络防御（ACD）的一种可行策略。传统的RL方法将网络表示为处于各种安全或威胁状态的计算机列表。然而，这些模型被迫过度拟合特定的网络拓扑，即使面对微小的环境扰动也变得无效。本文将ACD构建为一个双人、基于上下文的、部分可观察马尔可夫决策问题，并将观察结果表示为属性图。这种方法使智能体能够通过关系归纳偏置进行推理。智能体学习如何以更通用的方式推理主机与其他系统实体的交互，并且它们的动作被理解为对表示环境的图的编辑。通过引入这种偏置，我们将展示我们的智能体可以更好地推理网络状态，并零样本适应新的网络。我们表明，这种方法大大优于现有技术，并使我们的智能体能够防御前所未见的网络，对抗各种复杂和多智能体环境中的各种对手。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动化网络防御中，传统强化学习方法泛化能力不足的问题。现有方法将网络表示为计算机列表，过度依赖特定网络拓扑结构，导致模型在面对新的或略有变化的攻击环境时性能急剧下降。这种过拟合问题严重限制了强化学习在实际网络安全场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将网络环境建模为属性图，利用图神经网络学习节点（主机、服务等）之间的关系，从而引入关系归纳偏置。这种方法允许智能体学习更通用的网络安全策略，而不是仅仅记住特定拓扑结构的解决方案。通过将动作视为对图的编辑，智能体可以更灵活地适应不同的网络环境。

技术框架：整体框架是一个双人博弈的强化学习环境，其中智能体扮演防御者的角色，与攻击者进行对抗。环境状态被表示为属性图，节点代表网络中的实体（如主机、服务），边代表实体之间的连接关系。智能体通过观察图的状态，选择动作（如隔离主机、打补丁），并根据环境的反馈（奖励）来更新策略。整个过程是一个部分可观察马尔可夫决策过程。

关键创新：最重要的创新在于使用图结构来表示网络环境，并利用图神经网络来学习策略。这种方法引入了关系归纳偏置，使得智能体能够更好地理解网络中实体之间的关系，从而提高泛化能力。与传统的基于列表表示的方法相比，基于图的方法能够更好地捕捉网络拓扑结构的本质特征。

关键设计：论文中使用了图神经网络（GNN）来处理图结构数据。具体的GNN结构和训练细节未知，但可以推测使用了消息传递机制来聚合邻居节点的信息，并使用某种形式的注意力机制来关注重要的节点和边。损失函数的设计也至关重要，需要平衡防御成功率和资源消耗。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但此处未知。

📊 实验亮点

论文实验结果表明，基于图的强化学习智能体在防御未见过的网络攻击时，性能显著优于现有技术。具体性能提升幅度未知，但摘要中提到“大大优于现有技术”。该方法能够零样本适应新的网络环境，表明其具有很强的泛化能力，能够有效应对各种复杂和多智能体环境。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化网络安全防御系统，提升防御系统的自适应性和智能化水平。通过学习通用的网络安全策略，防御系统能够更好地应对新型网络攻击，降低人工干预的需求，提高网络安全防护效率。未来，该技术有望应用于云安全、物联网安全等领域，构建更加安全可靠的网络环境。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning (RL) is emerging as a viable strategy for automated cyber defense (ACD). The traditional RL approach represents networks as a list of computers in various states of safety or threat. Unfortunately, these models are forced to overfit to specific network topologies, rendering them ineffective when faced with even small environmental perturbations. In this work, we frame ACD as a two-player context-based partially observable Markov decision problem with observations represented as attributed graphs. This approach allows our agents to reason through the lens of relational inductive bias. Agents learn how to reason about hosts interacting with other system entities in a more general manner, and their actions are understood as edits to the graph representing the environment. By introducing this bias, we will show that our agents can better reason about the states of networks and zero-shot adapt to new ones. We show that this approach outperforms the state-of-the-art by a wide margin, and makes our agents capable of defending never-before-seen networks against a wide range of adversaries in a variety of complex, and multi-agent environments.