論文の概要: Proceedings - AI/ML for Cybersecurity: Challenges, Solutions, and Novel Ideas at SIAM Data Mining 2021

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13254v1
• Date: Tue, 27 Apr 2021 17:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 13:22:25.045604
• Title: Proceedings - AI/ML for Cybersecurity: Challenges, Solutions, and Novel Ideas at SIAM Data Mining 2021
• Title（参考訳）: Proceedings - AI/ML for Cybersecurity: Challenges, Solutions, and New Ideas at SIAM Data Mining 2021
• Authors: John Emanuello, Kimberly Ferguson-Walter, Erik Hemberg, Una-May O Reilly, Ahmad Ridley, Dennis Ross, Diane Staheli, William Streilein
• Abstract要約: 悪意あるサイバー活動はユビキタスであり、その有害な影響は社会に劇的かつしばしば不可逆的な影響を及ぼす。 この分野の課題は、コンピュータビジョンのような他の領域にAIを適用することに関連する問題とは大きく異なる。 これらの課題にもかかわらず、機械学習はこの分野に適用され、検出の分野で成功を収めている。 商業部門では、ML強化機能をサービスとして提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.647584840410018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malicious cyber activity is ubiquitous and its harmful effects have dramatic and often irreversible impacts on society. Given the shortage of cybersecurity professionals, the ever-evolving adversary, the massive amounts of data which could contain evidence of an attack, and the speed at which defensive actions must be taken, innovations which enable autonomy in cybersecurity must continue to expand, in order to move away from a reactive defense posture and towards a more proactive one. The challenges in this space are quite different from those associated with applying AI in other domains such as computer vision. The environment suffers from an incredibly high degree of uncertainty, stemming from the intractability of ingesting all the available data, as well as the possibility that malicious actors are manipulating the data. Another unique challenge in this space is the dynamism of the adversary causes the indicators of compromise to change frequently and without warning. In spite of these challenges, machine learning has been applied to this domain and has achieved some success in the realm of detection. While this aspect of the problem is far from solved, a growing part of the commercial sector is providing ML-enhanced capabilities as a service. Many of these entities also provide platforms which facilitate the deployment of these automated solutions. Academic research in this space is growing and continues to influence current solutions, as well as strengthen foundational knowledge which will make autonomous agents in this space a possibility.
• Abstract（参考訳）: 悪意あるサイバー活動はユビキタスであり、その有害な影響は社会に劇的かつしばしば不可逆的な影響を及ぼす。 サイバーセキュリティの専門家の不足、絶え間なく進化する敵、攻撃の証拠を含む大量のデータ、防衛措置を取らなければならないスピードを考えると、サイバーセキュリティにおける自律性を実現するイノベーションは、反応性のある防衛姿勢から、より積極的なものへと拡大し続けなければならない。 この分野の課題は、コンピュータビジョンのような他の領域にAIを適用することに関連する問題とは大きく異なる。 環境は極めて高い不確実性に苦しめられ、利用可能なすべてのデータを取り込むことの難しさや、悪意のあるアクターがデータを操作している可能性から生じる。 この領域におけるもう一つのユニークな挑戦は、敵のダイナミズムが妥協の指標を警告なしで頻繁に変化させる。 これらの課題にもかかわらず、機械学習はこの分野に適用され、検出の分野で成功を収めている。 この問題のこの側面は解決には程遠いが、商業部門の成長は、サービスとしてのML強化機能を提供しようとしている。 これらのエンティティの多くは、これらの自動化ソリューションのデプロイを容易にするプラットフォームも提供する。 この分野の学術研究は成長を続けており、現在のソリューションに影響を与え続けており、この分野における自律的なエージェントの可能性を高める基礎知識を強化している。

関連論文リスト

• Safety is Essential for Responsible Open-Ended Systems [47.172735322186]
  オープンエンドレスネス(Open-Endedness)とは、AIシステムが新規で多様なアーティファクトやソリューションを継続的に自律的に生成する能力である。 このポジションペーパーは、Open-Ended AIの本質的に動的で自己伝播的な性質は、重大な、未発見のリスクをもたらすと主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T21:32:07Z)
• Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
  特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。 本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T03:59:10Z)
• Artificial intelligence and cybersecurity in banking sector: opportunities and risks [0.0]
  機械学習(ML)により、システムは巨大なデータセットに適応し、学習することができる。 この研究は、悪意のあるユーザーが使用できるAIツールのデュアルユース性を強調している。 この論文は、セキュリティ、信頼、レジリエンス、堅牢性といった重要な特徴を持つ機械学習モデルを開発することの重要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T22:09:55Z)
• Countering Autonomous Cyber Threats [40.00865970939829]
  ファンデーションモデルは、サイバードメイン内で広く、特に二元的関心事を提示します。 近年の研究では、これらの先進的なモデルが攻撃的なサイバースペース操作を通知または独立に実行する可能性を示している。 この研究は、孤立したネットワークでマシンを妥協する能力について、最先端のいくつかのFMを評価し、そのようなAIによる攻撃を倒す防御メカニズムを調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T22:46:44Z)
• Explainable AI-based Intrusion Detection System for Industry 5.0: An Overview of the Literature, associated Challenges, the existing Solutions, and Potential Research Directions [3.99098935469955]
  産業5.0は、製造において様々なタスクを実行するための人間と人工知能(AI)の協力に焦点を当てている。 これらのデバイスと、経済、健康、教育、防衛システムなど、さまざまな重要な分野における相互接続の巨大な関与は、いくつかの潜在的なセキュリティ欠陥を引き起こしている。 XAIは、侵入検知、マルウェア検出、フィッシング検出など、さまざまなサイバーセキュリティ分野において、非常に効果的で強力なツールであることが証明されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T09:28:05Z)
• Work-in-Progress: Crash Course: Can (Under Attack) Autonomous Driving Beat Human Drivers? [60.51287814584477]
  本稿では,現在のAVの状況を調べることによって,自律運転における本質的なリスクを評価する。 AVの利点と、現実のシナリオにおける潜在的なセキュリティ課題との微妙なバランスを強調した、特定のクレームを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T09:42:21Z)
• HAZARD Challenge: Embodied Decision Making in Dynamically Changing Environments [93.94020724735199]
  HAZARDは、火災、洪水、風などの3つの予期せぬ災害シナリオで構成されている。 このベンチマークにより、さまざまなパイプラインで自律エージェントの意思決定能力を評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T18:59:43Z)
• The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
  Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。 本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。 新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T07:47:22Z)
• Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS) Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
  ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。 サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T18:27:41Z)
• Challenges of engineering safe and secure highly automated vehicles [0.0]
  本稿では,安全,安全,信頼性,信頼性の高い高度自動走行車(hav)を実現する上で,まだ克服すべき課題をまとめる。 havを実現する上での4つの課題は、継続的デプロイ後のシステム改善の実現、不確実性と不完全な情報の処理、機械学習コンポーネントによるhavの検証、予測である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T08:52:31Z)
• Machine Learning (In) Security: A Stream of Problems [17.471312325933244]
  我々は、サイバーセキュリティデータに対する機械学習技術の正しい適用における主な課題を特定し、詳細化し、議論する。 我々は,概念のドリフト,進化,ラベルの遅延,および既存のソリューションに対する敵MLの影響を評価する。 我々は、ある状況下で既存の解決策が失敗する可能性を提示し、それらに対する緩和を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T03:40:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。