Patrolling-Zoo bietet einen flexiblen Rahmen, der es Nutzern ermöglicht, Multi-Agent-Patrouillenaufgaben in Python zu erstellen und zu experimentieren. Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von gitter- und graphbasierten Umgebungen, die Überwachung, Überwachung und Abdeckungszenarien simulieren. Nutzer können die Anzahl der Agenten, Karten-größe, Topologie, Belohnungsfunktionen und Beobachtungsräume konfigurieren. Dank der Kompatibilität mit PettingZoo und Gym APIs unterstützt es eine nahtlose Integration mit gängigen Reinforcement-Learning-Algorithmen. Diese Umgebung erleichtert das Benchmarking und den Vergleich von MARL-Techniken unter einheitlichen Rahmenbedingungen. Durch das Bereitstellen von Standard-Szenarien und Werkzeugen zur Anpassung neuer Szenarien beschleunigt Patrolling-Zoo die Forschung in autonomer Robotik, Sicherheitsüberwachung, Such- und Rettungsoperationen sowie in der effizienten Gebietsbearbeitung durch Multi-Agenten-Koordination.

Anomali Copilot fungiert als intelligenter Assistent für Cybersicherheitsteams, der fortschrittliche KI und die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um bei der Bewertung von Bedrohungen zu helfen. Er ermöglicht Benutzern auf jedem Fähigkeitsniveau, komplexe Analysen von Cybersicherheitsdaten durchzuführen. Durch die Automatisierung der Erkennung drohender Bedrohungen und die Bereitstellung kontextueller Informationen hilft er Organisationen, wachsam gegenüber potenziellen Cyberrisiken zu bleiben. Dieses Werkzeug verbessert nicht nur die individuelle Leistung, sondern ermöglicht auch eine breitere Teamzusammenarbeit und optimiert die Arbeitsabläufe in den Security Operations Centern (SOCs).