Patrolling-Zooは、Pythonでマルチエージェント巡回タスクを作成・実験できる柔軟なフレームワークを提供します。ライブラリには、監視、モニタリング、カバレッジシナリオをシミュレーションする、多様なグリッドベースとグラフベースの環境が含まれています。ユーザーはエージェントの数、マップサイズ、トポロジー、報酬関数、観測空間を設定可能です。PettingZooとGym APIとの互換性により、一般的な強化学習アルゴリズムとのシームレスな統合をサポートします。この環境は、一定の設定の下でMARL手法のベンチマークと比較を容易にします。標準化されたシナリオと新しいものをカスタマイズするツールを提供することで、Patrolling-Zooは自律ロボティクス、セキュリティ監視、捜索救助操作、多エージェント協調戦略を用いた効率的なエリアカバレッジの研究を加速させます。

Anomali Copilotは、脅威の評価を支援するために高度なAIと自然言語処理を活用するサイバーセキュリティチームのためのインテリジェントアシスタントとして機能します。どのスキルレベルのユーザーでも、サイバーセキュリティデータの複雑な分析を行うことができます。迫り来る脅威の検出を自動化し、文脈的インテリジェンスを提供することで、組織が潜在的なサイバーリスクに対して警戒を保ちながら、支援します。このツールは、個々のパフォーマンスを向上させるだけでなく、より広範なチームの協力を可能にし、セキュリティオペレーションセンター（SOC）内でのワークフローを合理化します。