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Machine Theory of Mind for Autonomous Cyber Defense
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内容提要
本研究提出了一种基于图神经网络的理论心理学架构（GIGO-ToM），旨在提高网络安全的可解释性。该方法通过网络传输距离（NTD）度量，有效预测对抗性网络攻击者的目标和行为，增强网络操作的战略决策能力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于图神经网络的理论心理学架构（GIGO-ToM），旨在提高网络安全的可解释性。
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该方法通过网络传输距离（NTD）度量，有效预测对抗性网络攻击者的目标和行为。
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研究显示，GIGO-ToM在各种网络拓扑中能够有效学习和描述攻击者的行为。
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该方法显著提升了网络操作的战略决策能力。
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