自主网络防御：从实验室到实战的路线图
该报告由乔治城大学安全与新兴技术中心（CSET）和艾伦·图灵研究所新兴技术安全中心（CETaS）联合完成，主要评估了当前自主网络防御的状态及其未来潜力，确定了进步的障碍，并提出了具体的行动建议。该报告的研究焦点是基于强化学习（RL）的AI代理在提供自主网络防御所需能力方面的潜力。 报告认为，自主网络防御系统可以提升网络安全性的关键在于它们能够在机器速度和规模下操作，并且不会疲劳。报告也承认，尽管在自主网络防御领域已经取得了巨大的进步，但仍然存在许多挑战需要克服。 报告提出了对该领域进行“培育”和“指导”的建议。首先，投资于扩大训练环境和代理规模，建立和提供测试和培训范围，协调数据共享，开发、吸引和保留人才，以及举办竞赛。其次，投资于理解自主网络防御的风险和收益，确定是否需要攻击者代理，确定自主网络防御代理的授权阈值，以及确定自主网络防御代理的优先事项。 该报告认为自主网络防御是一个具有巨大潜力的领域，值得进一步投资和开发。
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