Gli agenti LLM non riescono a simulare dinamiche di rete realistiche
Un nuovo studio da arXiv (2605.12507) valuta se i sistemi multi-agente basati su Large Language Model possono simulare reti dinamiche realistiche, utilizzando reti email con sintesi di phishing come caso di studio. Gli autori scoprono che i framework esistenti generano interazioni plausibili a livello micro ma non riescono a catturare le topologie macroscopiche emergenti essenziali per modellare la propagazione delle informazioni e le minacce alla cybersecurity. Per affrontare questo problema, propongono due estensioni: trigger di eventi basati sui dati per interazioni sostenute a lungo termine e processi di Hawkes per le dinamiche di attivazione temporale. L'approccio preserva la fedeltà macroscopica della rete senza compromettere il realismo a livello micro.
Fatti principali
- Il paper arXiv 2605.12507 valuta i sistemi multi-agente LLM per la simulazione di reti dinamiche
- I framework esistenti non riescono a catturare le topologie macroscopiche emergenti
- Due estensioni proposte: trigger di eventi basati sui dati e processi di Hawkes
- Focus su reti email e sintesi di phishing come caso di studio
- Obiettivo è migliorare la simulazione della propagazione delle informazioni e delle minacce alla cybersecurity
- L'approccio preserva la fedeltà macroscopica della rete
- Pubblicato su arXiv con tipo di annuncio incrociato
- Lo studio esplora se gli agenti LLM possono replicare dinamiche strutturali e temporali realistiche
Entità
Istituzioni
- arXiv