觀測學習

深度分析

利用模仿學習與神經符號行為樹在 CybORG 環境中預測紅色代理人政策

隨著高階網路攻擊頻傳，研究提出以模仿學習於部分可觀測環境中推斷攻擊者政策，結合神經符號行為樹即時預測紅色行動，實驗顯示在多種攻擊策略下預測準確率超過九成。此方法可在藍方觀測到的主機與子網狀態下，利用先前觀測與藍方行動推斷紅方策略，對比傳統僅依賴藍方行為的 RL 模型，提升偵測與回應速度。