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SENTINEL-RL架构分离大模型代理拓扑推理

论文AI 评分 75/100arXiv cs.AI待复核
AI 摘要

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SENTINEL-RL是一种新型SOC代理架构,将拓扑推理与语义推理解耦。该系统通过异构图注意力编码器将实时认证子图总结为固定维度状态,使用PPO策略映射状态到受限调查动作,并限制LLM代理循环。实验显示,系统可在14.2分钟内加载2400万边认证子图,警报引擎响应时间≤2.5秒,PPO训练200次后达到8.74±0.31的平均回报,完整检测-调查-推荐-人工审批周期中位数为6.3秒。

为什么值得看

提升企业级安全运营中心自动化分析能力,解决大模型在复杂网络环境中的可靠性问题

大模型

信源1

  1. [1]arXiv cs.AI一手信源SENTINEL-RL: Offloading Topological Reasoning from LLM Agents in the Security Operations Center

关键事实

  • 系统采用两阶段CREATE摄入模式,在14.2分钟内加载2400万边认证子图,比传统MERGE管道快约24倍[1]

  • 滑动窗口警报引擎在50次试验中均能在≤2.5秒内触发25事件/10秒阈值[1]

  • PPO训练200次后达到8.74±0.31的平均回报,在标记的红队事件上精确度为0.91,召回率为0.87[1]

  • 完整检测-调查-推荐-人工审批周期中位数为6.3秒[1]

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