論文の概要: Knowledge-enhanced Neuro-Symbolic AI for Cybersecurity and Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02031v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 01:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:57:19.253652
• Title: Knowledge-enhanced Neuro-Symbolic AI for Cybersecurity and Privacy
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティとプライバシのためのナレッジエンハンスドニューロシンボリックai
• Authors: Aritran Piplai, Anantaa Kotal, Seyedreza Mohseni, Manas Gaur, Sudip Mittal, Anupam Joshi
• Abstract要約: ニューロシンボリック人工知能は、ニューラルネットワークと明示的でシンボリックな知識グラフのサブシンボリックな強さを組み合わせる。 この記事では、最も要求の多い2つのドメインであるサイバーセキュリティとプライバシのアプリケーションが、Neuro-Symbolic AIの恩恵を受ける方法について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.425341633647625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Neuro-Symbolic Artificial Intelligence (AI) is an emerging and quickly advancing field that combines the subsymbolic strengths of (deep) neural networks and explicit, symbolic knowledge contained in knowledge graphs to enhance explainability and safety in AI systems. This approach addresses a key criticism of current generation systems, namely their inability to generate human-understandable explanations for their outcomes and ensure safe behaviors, especially in scenarios with \textit{unknown unknowns} (e.g. cybersecurity, privacy). The integration of neural networks, which excel at exploring complex data spaces, and symbolic knowledge graphs, which represent domain knowledge, allows AI systems to reason, learn, and generalize in a manner understandable to experts. This article describes how applications in cybersecurity and privacy, two most demanding domains in terms of the need for AI to be explainable while being highly accurate in complex environments, can benefit from Neuro-Symbolic AI.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック人工知能(ai:neuro-symbolic artificial intelligence)は、(深い)ニューラルネットワークの副シンボリックな強みと、知識グラフに含まれる明示的で象徴的な知識を組み合わせて、aiシステムの説明可能性と安全性を高める、新興かつ迅速な分野である。 このアプローチは、現在のシステムに対する重要な批判、すなわち、その結果について人間の理解可能な説明を生成し、安全な行動を保証することができないこと、特に \textit{unknown unknowns}(サイバーセキュリティ、プライバシなど)のシナリオに対処している。 複雑なデータ空間の探索に長けたニューラルネットワークと、ドメイン知識を表すシンボリックナレッジグラフの統合により、AIシステムは専門家が理解できる方法で推論、学習、一般化することができる。 この記事では、複雑な環境で高度に正確でありながらAIを説明する必要性という点で、最も要求される2つのドメインであるサイバーセキュリティとプライバシのアプリケーションが、Neuro-Symbolic AIの恩恵を受ける方法について説明する。

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