論文の概要: Autonomous Threat Hunting: A Future Paradigm for AI-Driven Threat Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00286v1
- Date: Sat, 30 Dec 2023 17:36:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 11:08:48.500880
- Title: Autonomous Threat Hunting: A Future Paradigm for AI-Driven Threat Intelligence
- Title（参考訳）: 自律的な脅威追跡 - AI駆動型脅威知能のパラダイム
- Authors: Siva Raja Sindiramutty,
- Abstract要約: 人工知能(AI)と従来の脅威インテリジェンス方法論の融合を概観する。
従来の脅威インテリジェンスプラクティスに対するAIと機械学習の変革的な影響を検査する。
ケーススタディと評価は、AI駆動の脅威インテリジェンスを採用する組織から学んだ成功物語と教訓を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The evolution of cybersecurity has spurred the emergence of autonomous threat hunting as a pivotal paradigm in the realm of AI-driven threat intelligence. This review navigates through the intricate landscape of autonomous threat hunting, exploring its significance and pivotal role in fortifying cyber defense mechanisms. Delving into the amalgamation of artificial intelligence (AI) and traditional threat intelligence methodologies, this paper delineates the necessity and evolution of autonomous approaches in combating contemporary cyber threats. Through a comprehensive exploration of foundational AI-driven threat intelligence, the review accentuates the transformative influence of AI and machine learning on conventional threat intelligence practices. It elucidates the conceptual framework underpinning autonomous threat hunting, spotlighting its components, and the seamless integration of AI algorithms within threat hunting processes.. Insightful discussions on challenges encompassing scalability, interpretability, and ethical considerations in AI-driven models enrich the discourse. Moreover, through illuminating case studies and evaluations, this paper showcases real-world implementations, underscoring success stories and lessons learned by organizations adopting AI-driven threat intelligence. In conclusion, this review consolidates key insights, emphasizing the substantial implications of autonomous threat hunting for the future of cybersecurity. It underscores the significance of continual research and collaborative efforts in harnessing the potential of AI-driven approaches to fortify cyber defenses against evolving threats.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの進化は、AIによる脅威知能の領域における重要なパラダイムとして、自律的な脅威狩りが出現するきっかけとなった。
このレビューは、自律的な脅威狩りの複雑な風景をナビゲートし、その重要性とサイバー防御機構の強化における重要な役割を探求する。
本稿では,人工知能(AI)と従来の脅威知能手法の融合に着目し,現代のサイバー脅威と戦うための自律的アプローチの必要性と進化について述べる。
基本的AI駆動の脅威インテリジェンスに関する包括的な調査を通じて、このレビューは、従来の脅威インテリジェンスプラクティスに対するAIと機械学習の変革的な影響を強調している。
それは、自律的な脅威狩りの基盤となる概念的枠組みを解明し、そのコンポーネントをスポットライトし、脅威狩りプロセス内でAIアルゴリズムをシームレスに統合する。
と。
AI駆動モデルにおけるスケーラビリティ、解釈可能性、倫理的考慮を含む課題に関する洞察豊かな議論は、この議論を豊かにする。
さらに、ケーススタディと評価を照らし、実世界の実践を紹介し、AIによる脅威知能を取り入れた組織が学んだ成功談と教訓について説明する。
結論として、このレビューは重要な洞察を集約し、サイバーセキュリティの未来に対する自律的な脅威狩りの実質的な影響を強調した。
それは、進化する脅威に対してサイバー防衛を強化するためのAI駆動アプローチの可能性を活用するために、継続的な研究と協力的な努力の重要性を浮き彫りにしている。
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