Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative AI in Cybersecurity

論文の概要: Generative AI in Cybersecurity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01674v1
Date: Thu, 2 May 2024 19:03:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 14:44:38.563104
Title: Generative AI in Cybersecurity
Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAI
Authors: Shivani Metta, Isaac Chang, Jack Parker, Michael P. Roman, Arturo F. Ehuan,
Abstract要約: 生成人工知能(GAI)は、データ分析、パターン認識、意思決定プロセスの分野を変える上で重要な役割を担っている。 GAIは急速に進歩し、サイバーセキュリティプロトコルや規制フレームワークの現在のペースを超越している。この研究は、マルウェア生成におけるGAIの高度な利用に対抗するために、より複雑な防衛戦略を積極的に特定し、開発する組織にとって重要な必要性を強調している。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The dawn of Generative Artificial Intelligence (GAI), characterized by advanced models such as Generative Pre-trained Transformers (GPT) and other Large Language Models (LLMs), has been pivotal in reshaping the field of data analysis, pattern recognition, and decision-making processes. This surge in GAI technology has ushered in not only innovative opportunities for data processing and automation but has also introduced significant cybersecurity challenges. As GAI rapidly progresses, it outstrips the current pace of cybersecurity protocols and regulatory frameworks, leading to a paradox wherein the same innovations meant to safeguard digital infrastructures also enhance the arsenal available to cyber criminals. These adversaries, adept at swiftly integrating and exploiting emerging technologies, may utilize GAI to develop malware that is both more covert and adaptable, thus complicating traditional cybersecurity efforts. The acceleration of GAI presents an ambiguous frontier for cybersecurity experts, offering potent tools for threat detection and response, while concurrently providing cyber attackers with the means to engineer more intricate and potent malware. Through the joint efforts of Duke Pratt School of Engineering, Coalfire, and Safebreach, this research undertakes a meticulous analysis of how malicious agents are exploiting GAI to augment their attack strategies, emphasizing a critical issue for the integrity of future cybersecurity initiatives. The study highlights the critical need for organizations to proactively identify and develop more complex defensive strategies to counter the sophisticated employment of GAI in malware creation.
Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GAI)の夜明けは、GPT(Generative Pre-trained Transformers)やLLM(Large Language Models)といった先進的なモデルによって特徴づけられ、データ分析、パターン認識、意思決定プロセスの分野を変える上で重要な役割を担っている。 GAI技術の急速な進歩は、データ処理と自動化の革新的な機会だけでなく、重要なサイバーセキュリティの課題も引き起こした。 GAIが急速に進歩するにつれて、現在のサイバーセキュリティプロトコルと規制フレームワークのペースを超越し、デジタルインフラの安全を意図した同様のイノベーションが、サイバー犯罪者が利用できる武器の強化にも繋がるパラドックスへと繋がる。これらの敵は、新興テクノロジーの迅速な統合と活用に長けており、GAIを利用してより隠蔽的で適応可能なマルウェアを開発し、従来のサイバーセキュリティの取り組みを複雑にしている。 GAIの加速はサイバーセキュリティの専門家にとって曖昧なフロンティアであり、脅威の検出と応答のための強力なツールを提供し、同時にサイバー攻撃者により複雑で強力なマルウェアを設計する手段を提供する。 Duke Pratt School of Engineering, Coalfire, Safebreachの共同研究を通じて、この研究は、GAIが攻撃戦略を強化するためにどのように悪意あるエージェントを悪用しているかを綿密に分析し、将来のサイバーセキュリティイニシアチブの完全性にとって重要な課題を強調した。この研究は、マルウェア生成におけるGAIの高度な利用に対抗するために、より複雑な防衛戦略を積極的に特定し、開発する組織にとって重要な必要性を強調している。

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