Trident 用可训练 7B 规划器把 DRL 网络防御性能平均拉低 522%,并自主涌现诱饵规避与自适应状态优先级行为
该工作提出 Trident——一个由动态基准(含 CybORG CAGE 4 与 CyberWheel 的隔离沙箱服务器)、超过 13,000 条高保真红蓝交互轨迹数据集,以及“Code-as-Policy”RLVR 智能体架构(Trident Agentic)组成的智能体化 LLM 红队框架;其中 Trident Agentic 通过 Log Summarizer—Planner—Coder 三方设计把红方训练重构为上下文赌博机,由可训练 Planner 从压缩执行日志生成完整攻击策略、由冻结 Coder 翻译为可执行 Python 策略并部署对抗实时 DRL 防御方;实证评估显示,仅用一个可训练 7B 规划器,Trident 相比静态红方基线使蓝方