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更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

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Daily Study

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

学术论文写作

模板导入

打开ACM Primary Article Template官网，可以看到自带overleaf模板，接下来我们使用overleaf来自动导入模板。 ![[Pasted image 20240528103933.png]]

选择你需要的ACM Conference or Journals模板，然后Open as Template ![[Pasted image 20240528104022.png]]

栏目说明

接下来依次解释一下左边栏目的作用 ![[Pasted image 20240528104114.png]]

1. ACM-Reference-Format.bst: 这是一个 BibTeX 格式文件，用于定义文献引用的格式，符合 ACM 的引用规范。
2. acmart.cls: 这是主文档类文件，定义了文档的基本格式和样式。使用 LaTeX 编写文档时，你会在文档的开头用\documentclass{acmart}来指定使用这个类文件。
3. acmauthoryear.bbx: 这是用于处理参考文献样式的 BibLaTeX 定义文件，特别是处理按作者-年份格式的引用样式。
4. acmauthoryear.cbx: 这是 BibLaTeX 的引用样式文件，与 acmauthoryear.bbx 配合使用，定义了如何在文本中引用文献。
5. acmdataset.dbx: 这个文件用于处理数据集引用的格式。
6. acmguide.pdf: 这个 PDF 文件是关于如何使用这个模板的指导手册。
7. acmnumeric.bbx 和 acmnumeric.cbx: 这些文件用于定义数字引用样式的 BibLaTeX 样式和引用样式文件。
8. README.txt: 通常包含有关模板使用、文件描述、更新和版权信息的文本文件。
9. sample-xxx.tex: 这些是示例文件，展示了如何使用模板编写文档。例如，sample-sigconf.tex 是一个会议文稿的样本文件。
10. sampleteaser.pdf: 这是一个包含图像或演示文稿的 PDF 文件，通常用于展示文档的样式或内容。
11. software.bib: 这是一个 BibTeX 数据库文件，包含参考文献条目，用于与 .bst 或 BibLaTeX 样式文件一起生成参考文献列表。 了解了栏目作用后，按照说明在对应块填入内容即可。然后每次修改后点击右上角Recompile进行编译，完成撰写后点击右上角下载按钮，进行相关内容的导出。 ![[Pasted image 20240528104537.png]]

论文写作

abstract

This paper explores the integration of Artificial Intelligence (AI) agents with cybersecurity playbooks as a novel approach to automate and enhance security operations within digital environments. AI Agents have evolved from simple conversational models to complex entities capable of executing sophisticated tasks, offering significant potential in managing and responding to security threats with high efficiency and minimal human intervention. This integration aims to utilize the advanced capabilities of AI to interpret, react to, and mitigate security threats swiftly and precisely, thereby transforming organizational security postures with robust and dynamic responses. The study outlines the critical role of cybersecurity playbooks in providing standardized, detailed procedures for threat management and integrates these with AI Agents to improve the automation of security responses. However, the effective deployment of this integration faces several challenges, including the standardization of playbook content for AI training and the autonomous identification and execution of threat responses by AI Agents. The paper addresses these challenges and discusses the need for a structured yet flexible approach to adapting security protocols for AI implementation. Furthermore, it raises questions about the efficacy and reliability of automated systems operating without human oversight. Through detailed analysis, this paper contributes to the discourse on enhancing cybersecurity operations through AI-driven automation, highlighting both the transformative potential and the pivotal challenges that need to be addressed.

Related Work

In the realm of LLM-powered autonomous agents, the system architecture is designed around the LLM functioning as the central brain. This setup is enhanced by critical components that manage planning and memory. The planning aspect involves breaking down complex tasks into manageable subgoals through techniques like Chain of Thought and Tree of Thoughts, which aid in systematic problem-solving and exploring multiple reasoning pathways, thus enabling the agent to plan and execute tasks effectively.

The memory component is integral, with short-term and long-term functions facilitating rapid and extended information retention, respectively. This division allows the agents to execute immediate tasks while integrating past experiences and knowledge through an external vector store for long-term data retrieval. Such structured memory handling enables more dynamic and responsive actions from the agents in complex digital environments.

Tool use in agent systems marks a significant evolution, as agents can extend their capabilities by accessing external APIs for missing information. This flexibility allows for real-time updates and actions based on the most current data, crucial for tasks requiring up-to-the-minute accuracy. The ability to interact dynamically with various data sources and utilities enriches the agent's operational scope, enabling more sophisticated decision-making processes and interactions within digital ecosystems.

保持专注

保持专注一致

• 减少决策疲劳每天大量的决策也会消耗我们的精力。设定明确的休息时间与边界，可以让我们的精神得以喘息，工作时也能更专注于真正重要的事。

• 专注于长期目标实现长期目标的关键在于保持专注，抵制诱惑并防止分心，少走弯路。

• 养成固定习惯习惯需要坚持才能养成。针对某些事情刻意保持专注，能创造一种结构化的环境，帮助我们强化好的习惯。

• 精通的能力不管掌握某项技能还是实现特定目标，持续的投入与坚持不懈的努力是在特定领域取得成功的关键。

那么，如何确定自己在哪些方面要保持专注呢？这里有几个步骤可供参考：

• 核心价值观 你指导工作和决策的原则是什么？什么对你最重要？请把它们写下来，并定期重温。

• 确定长期目标 你希望自己在5年、10年或20年后成为什么样的人？你的梦想和愿望是什么？明确自己的价值观有助于你坚持自己的愿景。

•寻求反馈 联系你信任的朋友、导师和顾问。问问在他们看来，你的核心优势和价值观是什么？他们的见解有可能会帮助你增强自我意识。

这里有几种具体践行的方法：

1

用好习惯“锚”住你的每一天

列出你每天早晚必做的事情，形成固定习惯。**这样一来，不管你每天日程安排得多满，这些固定习惯都会是你生活的锚点，帮你稳住心态。受益于此，你也会有更多时间，不管是留给自己，还是社交或处理更重要的事情。

当然，这些好习惯也一样，不一定要死板不变，偶尔还是可以放松一下，做自己想做的事。但要记住，好的习惯锚点能帮助你以更灵活的方式管理自己的时间，完成对你来说真正重要的事情。

2

确定好你的目标

设定明确可衡量的目标有助于提高专注度。**目标明确，决策起来就会更果敢，采取行动也会变得更加容易。**当你这些可衡量的小目标和长远愿景相一致时，你的动力感也会更足。**而强大的目标则能让你更加专注——想想目标实现的情景，你就会更懂得它的重要性。

此外，如果你真心认同自己的长远目标，你就会有意识地、刻意地采取行动。因为相信所以看见，实现目标后的美好愿景会激励你每天都动力十足。

3

保护好每天效率最高的时间段

想要最大限度提高工作效率，避免倦怠，你就必须保护每天效率最高的时间段。

首先，你要确定自己最有效率的时间段。你可以记录你的能量水平变化，观察自己什么时候最有精神、最有动力、最专注。你还可以尝试不同的时间安排，花几周时间践行不同的工作时间，找出能最大化利用高效时段的安排。

找到了高效时段，就需要将最重要的、需要专注的任务安排在这期间。这段时间不要安排会议或接电话，集中精力只做最重要的任务，最好一次只专注于一项任务，避免在任务间切换浪费时间和精力。还要尽量减少干扰，例如关闭手机、电子邮件等消息通知。

当然，你需要向同事和客户说明你的工作习惯与高效时间段，告知对方在这些时间段你可能无法接打电话或参与会议。从而避免误解，达成共识。

也需要设定合理的期望。再忙也不要让自己超负荷运转。头脑也需要休息，才能继续高效。

4

“有选择性”地工作

不是所有信息都要回复，不要什么事情都加入待办清单。待办事项清单要区分重要任务与非紧急任务，还可以借助艾森豪威尔矩阵。如果确实有什么急事需要立即处理，你可以直接去找对方，或请对方与你电话沟通。

5

注重进步，不求完美

在你选择的领域，努力持续改进。即使固守在一定的边界范围内，也有可能获得成长。

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