Предлагается метод обучения политики с использованием имитационного обучения для предсказания действий красного агента в частично наблюдаемых киберсредах. Метод обучает политики красного агента на основе наблюдений за сетями и действий защитника, что позволяет нейросимволическим кибер-агентам точно предсказывать атаки и адаптировать защиту в различных симулированных сценариях.