Patrolling-Zoo는 Python에서 다중 에이전트 순찰 작업을 생성하고 실험할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 라이브러리에는 감시, 모니터링, 커버리지 시나리오를 시뮬레이션하는 다양한 격자 기반 및 그래프 기반 환경이 포함되어 있습니다. 사용자는 에이전트 수, 맵 크기, 토폴로지, 보상 함수, 관측 공간을 구성할 수 있습니다. PettingZoo 및 Gym API와의 호환성 덕분에 인기 있는 강화 학습 알고리즘과 원활하게 통합됩니다. 이 환경은 일관된 설정에서 MARL 기법의 벤치마크 및 비교를 용이하게 합니다. 표준 시나리오와 새로운 시나리오를 맞춤화하는 도구를 제공하여 Patrolling-Zoo는 자율 로보틱스, 보안 감시, 수색 및 구조 작업, 대규모 영역 커버리지 연구를 가속화합니다.

Anomali Copilot은 고급 AI와 자연어 처리를 활용하여 위협 평가를 돕는 사이버 보안 팀을 위한 지능형 어시스턴트 역할을 합니다. 그는 모든 기술 수준의 사용자가 사이버 보안 데이터의 복잡한 분석을 수행할 수 있도록 해줍니다. 임박한 위협 감지를 자동화하고 맥락적 정보를 제공함으로써 조직들이 잠재적인 사이버 위험에 대해 경계를 유지할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 개인 성과를 향상시킬 뿐만 아니라 팀 간의 광범위한 협업을 가능하게 하여 보안 운영 센터(SOC)의 작업 흐름을 간소화합니다.