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Face aux attaques sophistiquées, les méthodes traditionnelles de simulation cyber souffrent de lenteur et de coûts élevés. L'intégration des modèles de langage (LLM) automatise la génération d'environnements dynamiques via des schémas YAML de référence, tout en surmontant les erreurs de configuration réseau.
Sur le plan tactique, les agents d'attaque pilotés par LLM atteignent un taux de succès allant jusqu'à 94,5 % en gérant l'infiltration multi-étapes. Comparativement à l'apprentissage par renforcement classique, souvent sujet à l'échec par récompense éparse, les LLM accélèrent l'évaluation des risques de 25 000× à 50 000×. L'avenir réside dans l'intégration du RAG pour aligner ces simulations avec des CVE réelles.

This paper discusses the limitations of traditional #asset#liability#management (#alm) techniques in #riskmanagement, particularly in high-interest rate environments, and proposes the application of #deep#reinforcement#learning (#drl) to overcome these limitations. The paper defines the components of #reinforcementlearning (#rl) that can be optimized for ALM, including the RL Agent, Environment, Actions, States, and Reward Functions. The study shows that implementing DRL provides a superior approach compared to traditional ALM, as it allows for increased #automation, flexibility, and multi-objective #optimization in ALM.