強化学習を用いたインテリジェントな侵入経路計画の最適化：有効なアクションマスキングとサンプル拡張…｜明治大学の研究

MASK-SALT-DQNアルゴリズムを提案し、有効なアクションマスキングとサンプル拡張によって効率的な自動ペネトレーションテストを実現できることを示した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2024年11月8日　Applied and Computational Engineering
東海・関東の大学の著者	Lufan Huang（明治大学）
著者（全員）	Lufan Huang
原文	https://doi.org/10.54254/2755-2721/82/20241051

同じテーマの国会の議論国会の質疑・答弁 1,519件

質問2026年7月22日　参議院憲法審査会　原田大二郎
…できないおそれがあります。そのため、発議前の段階から両院の憲法審査会事務局等において、公式ウェブサイト、迅速な情報更新、サイバーセキュリティー、アクセシビリティー、公的事実に関する補足、訂正の手続、事務局の体制など、具… 会議録
答弁2026年7月16日　参議院外交防衛委員会　小杉裕一
お答えいたします。防衛省といたしましては、高度化、巧妙化するサイバー攻撃に対応するためには、防衛省と契約関係にあるプライム企業のみならず、サプライヤーを含む総合的、一体的にサイバーセキュリティー対策を講じることが重要と… 会議録
答弁2026年7月16日　参議院経済産業委員会　赤澤亮正
…た、デジタル化に係る費用が一般送配電事業者の事業実施に必要な費用総額に織り込まれております。また、御指摘のとおり、サイバーセキュリティー対策を含めて、技術進展の極めて速い分野に柔軟に対応していくことも重要と考えており… 会議録

論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

出典：OpenAlex（CC0）、国会会議録検索システム。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせから。