Fortifying Security Against Quantum Threats With AI

Abstract

Distributed Denial-of-Service (DDoS) attacks continue to pose a significant threat to the availability and stability of digital infrastructures across the globe , This study explores the integration of Reinforcement Learning in AI-based cybersecurity systems to detect, mitigate, and respond to DDoS attacks more efficiently. Unlike rule-based systems, RL agents are trained to make decisions by interacting with the environment, learning from attack patterns, and optimizing defense policies through reward-based feedback mechanisms. This adaptive learning allows the system to anticipate attack strategies, dynamically adjust mitigation techniques, and minimize false positives.The research demonstrates that RL-based models outperform conventional intrusion detection systems in both detection accuracy and response speed, particularly in scenarios involving evolving or multi-vector DDoS attacks. Through simulated network environments, RL agents effectively identified malicious traffic, allocated resources intelligently, and preserved system availability under stress conditions================================================================================ Les attaques par déni de service distribué (DDoS) continuent de représenter une menace importante pour la disponibilité et la stabilité des infrastructures numériques à travers le monde. Cette étude explore l'intégration de l'apprentissage par renforcement dans les systèmes de cybersécurité basés sur l'IA pour détecter, atténuer et répondre plus efficacement aux attaques DDoS. Contrairement aux systèmes basés sur des règles, les agents RL sont formés pour prendre des décisions en interagissant avec l'environnement, en apprenant des schémas d'attaque et en optimisant les politiques de défense grâce à des mécanismes de rétroaction basés sur des récompenses. Cet apprentissage adaptatif permet au système d'anticiper les stratégies d'attaque, d'ajuster dynamiquement les techniques d'atténuation et de minimiser les faux positifs. La recherche démontre que les modèles basés sur l'apprentissage par renforcement surpassent les systèmes de détection d'intrusion conventionnels en termes de précision de détection et de rapidité de réponse, en particulier dans les scénarios impliquant des attaques DDoS évolutives ou multi-vecteurs. Grâce à des environnements réseau simulés, les agents RL ont efficacement identifié le trafic malveillant, alloué les ressources intelligemment et préservé la disponibilité du système dans des conditions de stress.