Sentinel-RL：将拓扑推理从 LLM 智能体中卸载到安全运营中心

企业级认证图上的横向移动处置，不能靠把整张拓扑塞进 LLM 上下文再自由生成遏制动作。

• 运行场景：作者称标准 SOC 每天处理 10^4–10^5 条告警，绝大多数是误报。把 LLM 接到 API 上当分析师能做出演示，但在真实运行压力下会失效。
• 两项结构限制：中型网络有 10^4–10^5 个主机、每天 10^6 条以上连接，现有上下文窗口装不下追踪横向移动所需粒度，用尽后模型会猜测隔离能否切断访问。isolate-host、block-ip、disable-account 影响业务连续性，自由文本没有硬规则、可审计和跨版本一致的保证。
• 分工假设：作者认为 LLM 宜限于写查询、总结告警和起草报告；把拓扑状态映射到受约束动作交给训练好的策略。
• 系统与威胁模型：作者提出 Sentinel-RL，在 LANL 与 Quartz HPC 上把图数据、决策、遥测和界面分成四层。
  • 对手：初始边界突破之后才进入范围，突破方式不计。目标是劫持有效账户（T1078）并滥用远程服务（T1021），即 MITRE ATT&CK TA0008。作者假设对手主要是 credential abuser，与 LANL 红队一致。
  • 防御方：持续摄入认证遥测并维护近实时 Neo4j 图，能经 SOAR API 隔离主机或锁定账户，但起初不知道哪些资产已被攻陷。
  • 信任：作者假定 LLM 会幻觉。保证依赖 internal critic、policy auditor 与人工批准；不假定策略总是最优，行为受动作掩码、速率限制（Section IV-E）和 Section VII 的企业控制约束。

相关工作集中在 LANL 上的图检测、自主网络防御里的强化学习，以及智能体 SOC。

• 横向移动检测
  • 数据集：Kent（2015）的 LANL Comprehensive, Multi-Source Cyber-Security Events 含 58 天生产流量，约 1.65×10^9 条事件、12,425 名用户、17,684 个端点，以及认证、DNS、NetFlow 和已核实红队活动。作者称它是该方向的标准试验环境。
  • 链路预测基线：Bowman 等（2020）与 Euler（King、Huang，2023）把横向移动做成结构图上的链路预测。作者称二者给出了最初基线。
  • 子图分类与图基础模型：作者称 PIKACHU（2022）和 LMDetect（2024）把真阳性率与 F1 推进到 upper 90th percentiles。Table III 所引数字里，LMDetect 的 recall 为 0.99、F1 为 0.92，PIKACHU 的 recall 为 0.95、F1 为 0.86。King 等与 Larroche 的图基础模型在异构网上预训练，作者称平均精度有跃升；正文未给出具体数值。Section II-B 另称，图模型在 LANL 上的真阳性率常见于 85%–99%，假阳性低于 5%（文献 [4]–[7]）。
• 自主网络防御中的 RL
  • Foley 等（2023）：作者称其结论是，稀疏、目标驱动的奖励优于稠密的人工设计信号；环境若不被原生感知为图，稳健的跨网络泛化就不可能。作者称这两点被写进了本系统。
  • Hicks 等（2023）：讨论 RL 防御智能体的分阶段可解释性。作者称编排层把策略输出写成叙述的做法受此启发。
  • PPO 与仿真环境：Section II-C 选用 PPO（Schulman 等，2017），理由是目标函数截断更新幅度、可接入 Ray RLlib，并能在留出场景上回归测试后再进生产。CybORG（Standen 等，2021）与 CybORG++（Emerson 等，2024）是仿真环境；作者称自己的工作关注 live-environment execution，而不是只在这类沙箱中训练。
• 智能体 SOC 与评测规范
  • 产品与综述：作者称 Microsoft Security Copilot 和 Deng 等的威胁综述，代表商业集成走在同行评审前面。
  • 分析师行为：Vermeer 等（2022）记录分析师在压力下如何分诊。作者称这构成了人工环节所能承担工作的硬约束。
  • 评测规范：作者称遵循 Arp 等（2022），去掉空间与时间偏差、纯实验室条件和不现实的威胁假设，并采用 Bilot 等（2025）对基于图的检测可复现性的标准。
• 基线方法与基准：Table III 对比 Bowman et al.、Euler、PIKACHU、LMDetect。表注写明这些数字是原作者在同一 LANL 数据集上的报告结果。检测实验用的是该数据最后 8 天的留出切片。

作者称核心贡献不是检测精度上的零头，而是把分类器放进可遏制的响应架构，从识别威胁转到将其安全解除（Section VIII-A）。

Sentinel-RL 把拓扑推理从 LLM 卸到图编码器与 PPO：策略在固定动作集里做调查决策，LLM 只消费策略输出并生成分析师可读叙述，能否推动基础设施变更还受 critic 与批准门限制。

数据平面与状态

• 图内存：Neo4j 5.x 维护 Host、User、Service、NetworkSegment，以及带时间戳的 Authenticates-To 与 Connects-To。LANL 的 auth.txt 经 Ray Data 按源主机分片写入。对外提供流式摄入端点，以及供编码器提取局部快照的 Cypher 接口。Figure 1 标注 24M 边、17.6k hosts；正文写 LANL 有 17,684 个端点。
• 触发后的状态：告警后 HetGAT 取可疑活动周围的两跳邻域，压成 s_t ∈ ℝ⁶⁴。该式表示子图被收成固定 64 维状态，供策略读取，不随节点数增大上下文。
• 动作与服务形态：PPO 在 QueryEDR、QueryAD、CheckThreatIntel、ExamineFirewall、TerminateAndOutputVerdict 中选一个。策略以独立 FastAPI 微服务运行，而不是嵌进 RLlib 库依赖，以便并列版本，并在执行前拦截。

遥测、编排与安全面

• 滑动窗口：某源主机在 W=10 秒内发起的认证超过 N=25 次时，AlertEngine 向编排层发送 webhook，附带主机 ID 与时间窗。作者称参数针对 LANL 红队中激进的凭据喷洒，并避开自动批处理尖峰。
• 两个 LLM 角色：LangChain 管理 Triage 与 Critic，界面为 Streamlit 加 PyVis。Triage 把 PPO 输出写成叙述；Critic 检查该动作是否引用了足够证据。
• 三条硬约束（Section IV-E）：没有至少两个不同来源的佐证时，动作掩码不允许给出 TerminateAndOutputVerdict；每次决策把网络状态、所选动作、时间戳和策略版本写入不可变审计日志；更换环境变量即可切换策略版本。Section III 还写到速率限制，Section IV-E 未给出具体速率。
• 批准边界的两处写法：Section IV-D 写，没有人工在界面上点击最终批准，就不能执行任何基础设施变更。Section VII-E 与 Figure 5 则分三层：Tier 1 只读侦察自动执行并记日志；Tier 2 可逆遏制（如断开会话、隔离邮件）在 Critic 校验后执行；Tier 3（禁用账户、隔离主机、阻断网段）必须人工授权。另有 kill switch，作者称可在一分钟内退回规则日志且不必重启流水线。

摄入与部署

• 两阶段 CREATE（Listing 1，Section V-A）：先单线程用 MERGE 写入全部主机顶点，再由并行 worker 用 MATCH 定位端点并用 CREATE 写边。作者称高度偏斜的认证图上，并行 MERGE 会在热点节点上争用写锁。
• 锚节点（Section V-B）：Neo4j、策略服务、告警引擎和界面放在同一 SLURM 分配（32 核、128 GB）上，平面之间走回环。作者称 Quartz 不会在任意计算节点间自动转发用户态 TCP；跨节点放置时策略响应为空、webhook 落空、图库不可达。Ray 与 PyTorch 的并行仍限制在该节点内。

训练设定

• 过程与奖励：自定义 MDP 上训练 PPO 200 轮。智能体只看到被标记主机两跳邻域的 HetGAT 嵌入。Section VI-C 的奖励为：最终 TerminateAndOutputVerdict 与 LANL 红队真值一致则 +1，否则 0。Figure 4 把理论天花板标为 9.0。
• 另一处奖励与过滤：Section VII-A 写，奖励对每次调查动作有轻微惩罚，并按历史频率过滤 softmax，只升级越过置信门槛的告警。论文未给出惩罚系数或门槛，也未写出这是否就是 200 轮训练所用的奖励。
• 上线前检查：策略与一个传统统计集成并列，任一侧告警都进入调查；决策熵越过指定门槛则强制人工介入；每次更新须通过留出红队数据上的 recall-floor 回归。这些门槛与下限都没有数值。
• 超参数（Table I，Ray 2.30+ 的 RLModule/Learner）：train_batch_size_per_learner 为 4,000，minibatch_size 为 128，num_epochs 为 10，学习率 5×10−5，clip_param 为 0.2，entropy_coeff 为 0.01，gamma 为 0.99，lambda 为 0.95。

留出 8 天 LANL 红队事件上，Sentinel-RL 的 precision 高于 Table III 各基线，recall 与 F1 低于 LMDetect；摄入、告警和端到端时延分别在 Table II、Figure 3 与 Table IV。

实验设置

• 硬件：Section VI 的测试都在同一台 Quartz 锚节点上：32 个 Intel Xeon 核（2.4 GHz）、128 GB 内存、无 GPU。PPO 运行于 Ray 2.30+。
• 数据：摄入使用 LANL 认证边子集，从 10 万到 2400 万条；作者称 2400 万边大致相当于一天的 LANL 流量。检测使用最后 8 天、训练未见过的切片。告警测试使用合成的每秒 10 个事件，阈值 (W, N)=(10 秒, 25)。
• 被测组件：HetGAT（64 维）、五个动作的 PPO，以及本地 4-bit 量化的 8B 模型（Table IV 只把它用于叙述计时）。论文未给出该 8B 模型的名称。
• 基线：Bowman et al.、Euler、PIKACHU、LMDetect。Table III 注写明基线是原作者在同一数据集上的报告值。
• 指标与重复：摄入墙钟时间为 5 次运行的均值，各格标准差低于 3%。告警延迟为 50 次。episodic return 为 5 个随机种子、200 轮。Prec./Recall/F1/AUC 为 5 个训练种子的均值±标准差。端到端时延为 100 次试验的中位数。
• 对齐方式：Section VI-C 中 +1 仅当 TerminateAndOutputVerdict 与红队真值一致。论文未写出 precision/recall 的统计粒度，也未写出判定阈值。

主结果

留出 8 天 LANL 红队事件上的检测（Sentinel-RL 为 5 个训练种子；基线为原作者报告值，据 Table III）：

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方法	Prec.	Recall	F1	AUC
Bowman et al.	0.62	0.85	0.72	0.94
Euler	0.71	0.83	0.77	0.95
PIKACHU	0.79	0.95	0.86	0.97
LMDetect	0.86	0.99	0.92	0.99
Sentinel-RL	0.91±0.02	0.87±0.03	0.89±0.02	0.96±0.01

• 作者称 LMDetect 的 recall 略高，而 Sentinel-RL 在 precision 和 F1 上领先。表中 precision 最高，为 0.91±0.02（LMDetect 为 0.86）；F1 为 0.89±0.02，低于 LMDetect 的 0.92；AUC 为 0.96±0.01，低于 0.99；recall 为 0.87±0.03，低于 LMDetect 的 0.99，也低于 PIKACHU 的 0.95。
• 表中 precision 最低为 Bowman et al. 的 0.62，recall 最低为 Euler 的 0.83。
• 表注写基线与本文使用同一 LANL 数据集。论文未写出原作者数字是否来自这同一 8 天切片。

策略收敛

• 测了什么：5 个种子、200 轮 PPO；状态只有两跳 HetGAT 嵌入；奖励为 Section VI-C 的 +1/0。
• 结果：作者称大部分能力出现在前 80 轮。200 轮时 mean episodic return 为 8.74±0.31（Figure 4）。图注写阴影为 ±1 标准差，理论天花板为 9.0。
• 作者解读：作者称曲线稳定并接近该天花板。论文未解释终止奖励写成 +1 时，天花板为何是 9.0。

摄入吞吐

32 核锚节点上，单阶段 MERGE 对比两阶段 CREATE（Table II，5 次均值）。Figure 2 为边数–墙钟时间的对数坐标图。

边数	MERGE (s)	CREATE (s)
100,000	38	9
500,000	312	24
1,000,000	941	41
5,000,000	4,126	170
10,000,000	9,480	359
24,000,000	21,600（外推）	852

• 表注写明 21,600 秒是触及 6 小时上限后，依前 4 小时进度做的线性外推。摘要写 14.2 分钟，并称吞吐大约是 MERGE 流程的 24 倍；结论也写 14.2 分钟。
• 作者称 MERGE 因热点锁竞争呈超线性，CREATE 近线性（Figure 2 图注）。Section V-A 称在 2400 万边上，并行 MERGE 的吞吐下降约两个数量级，worker 闲置在事务队列中。

告警与端到端时延

• 告警：合成流每秒 10 个事件，(W, N)=(10 秒, 25)，50 次（Figure 3）。均值 2.31 秒，第 99 百分位 2.45 秒，最大 2.48 秒。摘要写 50 次试验中 ≤2.5 秒；结论写第 99 百分位低于 2.45 秒。作者称这落在文献 [2] 所说的个位数秒预算之内。
• 端到端：Table IV 是 100 次试验的中位数，合计 6.33 秒。各阶段为：AlertEngine 2.31 秒（36.7%），两跳子图提取 0.08 秒（1.3%），HetGAT 0.05 秒（0.8%），PPO 推理 0.04 秒（0.6%），Critic agent 证据核对 0.07 秒（1.1%），8B 4-bit 叙述 3.78 秒（60.0%）。摘要与结论写中位数 6.3 秒。Table IV 的 2.31 秒是 100 次的中位数，与 Figure 3 在 50 次上的均值数字相同；论文未写出是否为同批试验。
• 作者解读：作者称局部图提取、拓扑编码与 PPO 推理合计不到 100 毫秒，时间主要花在本地 LLM 写叙述。Table IV 中这三步的中位数为 0.08、0.05、0.04 秒。论文未写出这 100 次的事件是否来自 LANL 红队。

其他消融与分析

• 论文未报告编码器维度、动作集合、掩码规则或奖励系数的消融。
• Table I 只给出一套配置：batch 4,000、minibatch 128、epoch 10、学习率 5×10−5、clip 0.2、entropy 0.01、gamma 0.99、lambda 0.95。
• 告警阈值只报告 (10 秒, 25) 这一组。
• 2400 万边的 MERGE 时间是 6 小时上限后的线性外推（Table II 注）。
• Section VII 描述了置信度过滤、熵触发人工、recall-floor、回滚脚本、Response Sandbox 和分级批准；除作者称 kill switch 不到一分钟外，这些控制没有定量结果。
• Section V-B 称跨节点放置会导致空的策略响应、webhook 无目标、Neo4j 从其他节点不可达；论文未给出当时的延迟数字。

论文未专门讨论局限，只在 Section VIII-B 把 LLM 给 RL 作 teacher signal 写成后续可纳入的方向。

作者指出的局限与后续方向

• 论文没有 Limitations 或 Future Work 专节，Section IX 也没有把某项结果写成系统局限。
• Section VIII-B 写 Looking forward：模块化架构可以纳入用 LLM 为 RL 提供早期 teacher signal 的技术（Tholl 等）。作者称这类技术已表现出缩短训练时间的能力。

实验覆盖范围

• 机器侧测量来自一台 32 核、128 GB、无 GPU 的 Quartz 锚节点；数据为 LANL 子集、最后 8 天留出切片，以及合成告警流（Section VI）。Section VIII-B 作者把工作定位为 live-environment execution，以区别于 CybORG 与 CybORG++。
• 检测指标是 5 个训练种子在留出 8 天切片上的均值±标准差；Table III 的四个基线是原作者报告值（表注）。
• 摄入覆盖 10 万至 2400 万边、每档 5 次（Table II）。告警为合成每秒 10 事件、50 次（Figure 3）。端到端为 100 次的中位数（Table IV），论文未报告这 100 次的事件来源。
• 叙述计时只写到本地 4-bit 量化的 8B 模型（Table IV），论文未报告模型名称。
• 论文未报告置信度门槛、熵门槛、recall-floor 和调查动作惩罚的数值，也未报告人工一致性（Section VII）。复现所引材料是正文中的 Listing 1、告警阈值、Table I 和锚节点分配（Reproducibility）。

Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。

• 问题：作者认为企业认证图（约 10^4–10^5 主机）放不进上下文，自由生成也不能保证隔离、封禁或停用账户与拓扑一致。对手从边界已被突破后开始，按 TA0008 以 credential abuser 做横向移动。
• 方法：两跳子图压成 64 维状态，策略在五个调查动作中选择；TerminateAndOutputVerdict 至少要两个来源的证据。Triage 写叙述，Critic 查证据。摄入用两阶段 CREATE，服务共置在 HPC 锚节点。Section IV-D 要求基础设施变更经人工点击；Figure 5 把可逆遏制放在 Critic 之后，高爆炸半径动作留给人工。
• 检测：留出 8 天 LANL 红队事件、5 个种子下，precision 0.91±0.02，recall 0.87±0.03，F1 0.89±0.02，AUC 0.96±0.01（Table III）。作者称 precision 与 F1 领先；表中 F1、AUC、recall 低于 LMDetect 的 0.92、0.99、0.99。
• 时延与训练：2400 万边 CREATE 为 852 秒，MERGE 对照为外推的 21,600 秒（Table II）；摘要称约 14.2 分钟、约 24 倍吞吐。200 轮 mean episodic return 为 8.74±0.31（5 种子，Figure 4）。告警 p99 为 2.45 秒（50 次合成流）。端到端中位 6.33 秒，8B 叙述占 3.78 秒（Table IV，100 次）。
• 作者结论：作者称这一分工能使智能体 SOC 扩到大规模认证图，并称 LANL 评测证明了可行性。作者认为更持久的贡献是两阶段 CREATE、锚节点，以及 Section VII 的误报成本、可逆、沙箱、审计和人工边界。