안정적인 요원 제어 : 자율 사이버 방어를위한 도구 중재 LLM 아키텍처
안정적 행위자 제어: 도구 매개 LLM 아키텍처를 위한 자율적인 사이버 방어 안전한 결정-making을 위한 형식적 보장이 제공되지 않는 고위험 가치에 대한 대응을 필요로 하는 행위자 시스템을 위한 해결책이 필요하다. 보안 운영 센터(SOC)가 공격적인 압력을 받는 동안 끝점 감지 및 반응(EDR) 정책을 구성해야 하는 운영 환경에서 영감을 얻은 우리는 도구 매개 아키텍처를 제시한다: LLM 행위자가 결정론적 도구(스택엘버그 최적 반응, 베이즈 관찰자 업데이트, 공격 그래프 원소)를 사용하고 도
안정적인 제어의 구현
이 아키텍처는 Lean 4에서 기계적으로 검증된 합성 리아포프 함수를 사용하여 제어 가능성, 비대칭 센서 데이터에서 관찰 가능성, 지능적인 공격적 방해에 대한 입력-상태 안정성 강건성에 대한 보장을 제공합니다. 이러한 보장은 카탈로그에서 의 제어자 또는 공격자에 대한 보증을 확장합니다. 실제 기업 공격 그래프에서 이 주장은 여유 있게 유지되며, 공격/방어 경보에서 쌍을 이루어 도구 매개 클라우드 소프트웨어 제어자는 기존의 결정론적 탐욕스러운 기준선에 비해 공격자의 기대 수익을 감소시킵니다. 도구 매개 아키텍처는 시스템 안정성을 보장하며, 대규모 언어 모델 행위자의 비결정론은 전략의 창의적 탐색을 확장합니다. 이러한 아키텍처는 자율적인 사이버 방어를 위한 강력한 도구입니다. 또한, 도구 매개 클라우드 하이쿠 제어자는 게임 가치에 대한 수렴을 하지만 추가 실행 동안 카탈로그에 제한을 두며, 아키텍처 안정성은 제어자 능력에 의존하지 않는다는 것을 보여줍니다. 이는 안정적인 요원 제어가 자율적인 사이버 방어를 위한 필수적인 요소임을 다시 한번 강조합니다.함께 읽으면 좋은 기사
미소프트가 퀄컴의 X2 플러스 칩을 탑재한 더 작은 서피스 프로와 랩톱을 새로 출시합니다.
마이크로소프트는 퀄컴의 최신 스냅드龍 X2 플러스 칩을 사용하여 Surface Pro 12인치와 Surface Laptop 13인치를 업데이트한다. 작은 Surface 기기는 이전 해와 같은 디자인과 하드웨어 기능을 유지하며 내부에 더 빠르고 강력한 칩을 탑재하고 가격도 더 높아졌다(램 가격 상승으로 인해!). 12인치 Surface Pro는 $799.99에서 시작했지만(…)
수류봇 시뮬레이션용 디바이스 내시각적 증거融合 및 설명 가능한 안내: PAANI
아르키브 : 2609.22353v1 발표 유형 : 새로운 요약 : 이동河川監視 로봇은 지리적 경계점만으로는 설명할 수 없는 장애물과 물의 경계를 해석해야 합니다. 자원 제한된 플랫폼에서는 불완전한 시각적 예측을 신속하고 검토 가능한 지침으로 변환하는 것이 DISTINCT한 문제입니다. 오브젝트 레이블이나 스티어링 명령은 어떤 증거가 결정을 지원하는지 또는 그 증거가 불신할 때를 설명하지 않습
지오AI를 위한 지식형 언어 모델(LLM) 지원 GIS에 대한 윤리적 및 개인정보 보호 위험에 대한 서술적 검토: 자율 GIS를 위한 통치 aware GIS의 방향
지오스페이셜 인공지능(GeoAI)은 대규모 언어 모델(LLM)으로 구동되는 자연어 인터페이스와 자율 GIS 워크플로를 통해 공간 정보에 대한 쿼리, 생성 및 해석 능력을 확장하고 있다. 이러한 기능은 일반적인 인공지능 윤리 논의에서 다루지 못하는 정부에 대한 새로운 도전을 제기한다. 이는 이동성 추적에서 수동 위치 추론, 공간적으로 구조화된 편견의 증폭, 공간적 자율성의 증폭, 다중 모드 지
규모에 따른 중요한 물질 회수에 집중한 능동 학습
연구자들은 대규모 생산을 위해 회복 과정의 선택을 위해 실험실 결과와 제품 요구 사항, 공정 비용, 규모 효과를 연결하는 것이 필요하다. 우리는 퍼시픽 노스웨스트 국립 연구소의 컴퓨터 인텔리전스(CICERO) 워크플로우에서 자율적인 선택적 침전을 위한 기록을 분석했다. 활성 학습은 이전 결과를 사용하여 실험이 선택된다. 조건부 역사적 벤치마크에서 모델과 재활용된 네오디뮴-철-보르온(NdFeB
온라인 에이전트를 위한 상태-경로 도구 메뉴: 메뉴는 이전의 처형이다.
인공지능 언어 모델은 도구를 통해 작동하지만 실제 agent는 수천 개의 인터페이스를 포함하는 라이브러리를 처리해야 한다. 우리는 agent에게 실행하기 전에 보여지는 도구 메뉴를 도구의 짧은 순서付き 부분집합으로 정의한다. agent는 이 메뉴에 있는 도구만 호출할 수 있다. 다단계 작업은 최종 작업과 그 작업의 입력을 생성하는 이전 도구가 사용 가능한 순서로 작동한다. 현재 생성기는 요청
subagent 대 agent skill: 재사용 가능한 지식의 재현을 통한 장기적 행위任务의 수행
인공지능-agent가 대규모 언어 모델(LLM)에서 재사용 가능한 지식 라이브러리를 효과적으로 활용하여 장거리 작업을 해결하는 방법은 무엇입니까? 최근 연구는 agent skills: 재사용 가능한 기능을 나타내는 패키지로, 즉 특정 작업을 수행하는 데 도움이 되는 지침, 스크립트 및 기타 자원들이 포함된 다중 파일 묶음에 집중하고 있습니다. agent skills는 일반적으로 skill i
관련 콘텐츠 더 보기
다른 플랫폼에서 이 주제에 대한 더 많은 정보를 확인하세요.