Multi-Agent Collaboration in Incident Response with Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Multi-Agent Collaboration in Incident Response with Large Language Models》的翻译。

摘要

事件响应（IR）是网络安全的一个关键方面，需要快速决策和协调努力，以有效应对网络攻击。利用大型语言模型（LLM）作为智能代理，为增强IR场景中的协作和效率提供了一种新方法。本文探讨了使用Backdoors&Breaches框架进行基于LLM的多智能体协作的应用，这是一款专为网络安全培训设计的桌面游戏。我们通过各种团队结构（包括集中式、分散式和混合配置）模拟现实世界的IR动态。通过分析这些设置中的代理交互和性能，我们为优化事件响应的多代理协作提供了见解。我们的研究结果强调了LLM在加强决策、提高适应性和简化IR流程方面的潜力，为更有效和协调地应对网络威胁铺平了道路。

1 引言

2 背景

3 事件响应游戏

4 方法

5 实验

6 结论

在这项研究中，我们探索了大型语言模型（LLM）在事件响应场景中增强多智能体协作的潜力，利用后门和漏洞框架作为结构化仿真环境。通过分析集中式、分散式和混合式团队配置，我们展示了LLM如何改善决策、适应性和协作，以应对网络安全挑战。研究结果强调了团队结构在优化绩效方面的关键作用，并强调了整合基于LLM的代理以增强