أظهرت دراسة حديثة تم نشرها في arXiv أن الأداء الفعلي لوكلاء الاستجابة الذاتية لحوادث الشبكة (Autonomous Network Incident Response Agents) يُحقق نتائج ملحوظة في بيئة محاكاة تم تصميمها لتدريب المشغلين البشريين.

تستند هذه الدراسة إلى بيئة شبكية محاكاة (Cyber Range) تتميز بتنوع في هيكل الشبكة، بالإضافة إلى تقنيات محاكاة الفرق الهجومية (Red-Teams) ووكلاء المستخدمين. الهدف من هؤلاء الوكلاء هو حماية الأجهزة الموجودة في الشبكة من الوصول إليها من قبل عناصر الهجوم، بينما يسعون في الوقت ذاته لتقليل التكاليف الناتجة عن تدابير الدفاع.

كما تم استخدام منصة SIEM (Security Information and Event Management) لإنشاء تنبيهات تمثل الحالة الأمنية، ولتوصيلها بلغة نمذجة البيانات المستخدمة من قبل الوكلاء.

اختبرت الدراسة مزيجًا من وكلاء يعتمدون على استراتيجيات قياسية (Heuristic agents) وأخرى تعتمد على التعلم المعزز (Reinforcement Learning). النتائج التي توصلت إليها الدراسة أظهرت أن وكلاء التعلم المعزز، بشكل عام، فاقوا أداء الوكلاء التقليديين في الدفاع عن النظام الأمني، وأن الأداء يعتمد بشكل كبير على سياسة الخصم وتفاعلات المستخدمين المحاكيين.

هذا التطور في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) وتطبيقات التعلم الذاتي في تعزيز الأمان السيبراني يعد خطوة مهمة نحو تحسين دفاعات الشبكات الحديثة. ومع تزايد التهديدات السيبرانية، يصبح من الضروري تبني تلك التقنيات لتحقيق أمان أفضل.