論文の概要: Taxonomy of AISecOps Threat Modeling for Cloud Based Medical Chatbots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11189v1
- Date: Thu, 18 May 2023 02:30:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 17:57:29.083666
- Title: Taxonomy of AISecOps Threat Modeling for Cloud Based Medical Chatbots
- Title（参考訳）: クラウドベースの医療チャットボットにおけるAISecOps脅威モデリングの分類
- Authors: Ruby Annette J, Aisha Banu, Sharon Priya S, Subash Chandran
- Abstract要約: この研究は、STRIDE脅威モデリングフレームワークを適用して、医療チャットボットの各コンポーネントにかかわる脅威をモデル化することに焦点を当てている。
この脅威モデリングフレームワークは、センシティブなデータ共有を伴う医療チャットボットに合わせたものだ。
また、金融サービス、公共セクター、政府セクターなど、セキュリティやコンプライアンスに関わる他のセクターで使われるチャットボットにも適用される可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is playing a vital role in all aspects of
technology including cyber security. Application of Conversational AI like the
chatbots are also becoming very popular in the medical field to provide timely
and immediate medical assistance to patients in need. As medical chatbots deal
with a lot of sensitive information, the security of these chatbots is crucial.
To secure the confidentiality, integrity, and availability of cloud-hosted
assets like these, medical chatbots can be monitored using AISecOps (Artificial
Intelligence for Secure IT Operations). AISecOPs is an emerging field that
integrates three different but interrelated domains like the IT operation, AI,
and security as one domain, where the expertise from all these three domains
are used cohesively to secure the cyber assets. It considers cloud operations
and security in a holistic framework to collect the metrics required to assess
the security threats and train the AI models to take immediate actions. This
work is focused on applying the STRIDE threat modeling framework to model the
possible threats involved in each component of the chatbot to enable the
automatic threat detection using the AISecOps techniques. This threat modeling
framework is tailored to the medical chatbots that involves sensitive data
sharing but could also be applied for chatbots used in other sectors like the
financial services, public sector, and government sectors that are concerned
with security and compliance.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、サイバーセキュリティを含む技術のあらゆる面で重要な役割を担っている。
チャットボットのような会話型aiの応用は、必要な患者にタイムリーかつ即時の医療支援を提供するため、医療分野でも非常に人気がある。
医療チャットボットは多くの機密情報を扱うので、これらのチャットボットのセキュリティは不可欠だ。
このようなクラウドにホストされた資産の機密性、完全性、可用性を確保するために、医療チャットボットはAISecOps(Artificial Intelligence for Secure IT Operations)を使用して監視することができる。
AISecOPsは、ITオペレーション、AI、セキュリティの3つの異なる相互関連ドメインをひとつのドメインとして統合する新興分野である。
クラウドの運用とセキュリティを総合的なフレームワークで考慮し、セキュリティの脅威を評価し、AIモデルに即時行動を取るためのトレーニングに必要なメトリクスを収集する。
この作業は、AISecOps技術を使用した自動脅威検出を可能にするために、チャットボットの各コンポーネントに関連する脅威をモデル化するためにSTRIDE脅威モデリングフレームワークを適用することに焦点を当てている。
この脅威モデリングフレームワークは、機密性の高いデータ共有を伴う医療チャットボットに合わせたものだが、セキュリティとコンプライアンスに関する金融サービス、公共セクター、政府セクターなど他のセクターで使用されているチャットボットにも適用することができる。
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