論文の概要: Explainable AI-based Intrusion Detection System for Industry 5.0: An Overview of the Literature, associated Challenges, the existing Solutions, and Potential Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03335v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 09:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 04:39:15.198133
• Title: Explainable AI-based Intrusion Detection System for Industry 5.0: An Overview of the Literature, associated Challenges, the existing Solutions, and Potential Research Directions
• Title（参考訳）: 説明可能なAIによる産業用侵入検知システム 5.0: 文献, 課題, 既存の解決策, 可能性研究の方向性の概要
• Authors: Naseem Khan, Kashif Ahmad, Aref Al Tamimi, Mohammed M. Alani, Amine Bermak, Issa Khalil,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.99098935469955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Industry 5.0, which focuses on human and Artificial Intelligence (AI) collaboration for performing different tasks in manufacturing, involves a higher number of robots, Internet of Things (IoTs) devices and interconnections, Augmented/Virtual Reality (AR), and other smart devices. The huge involvement of these devices and interconnection in various critical areas, such as economy, health, education and defense systems, poses several types of potential security flaws. AI itself has been proven a very effective and powerful tool in different areas of cybersecurity, such as intrusion detection, malware detection, and phishing detection, among others. Just as in many application areas, cybersecurity professionals were reluctant to accept black-box ML solutions for cybersecurity applications. This reluctance pushed forward the adoption of eXplainable Artificial Intelligence (XAI) as a tool that helps explain how decisions are made in ML-based systems. In this survey, we present a comprehensive study of different XAI-based intrusion detection systems for industry 5.0, and we also examine the impact of explainability and interpretability on Cybersecurity practices through the lens of Adversarial XIDS (Adv-XIDS) approaches. Furthermore, we analyze the possible opportunities and challenges in XAI cybersecurity systems for industry 5.0 that elicit future research toward XAI-based solutions to be adopted by high-stakes industry 5.0 applications. We believe this rigorous analysis will establish a foundational framework for subsequent research endeavors within the specified domain.
• Abstract（参考訳）: 製造におけるさまざまなタスクを実行するための人間と人工知能(AI)コラボレーションに焦点を当てた産業用5.0は、より多くのロボット、IoT(Internet of Things)デバイスと相互接続、AR(Augmented/Virtual Reality)その他のスマートデバイスを含んでいる。 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。 AI自体は、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。 多くのアプリケーション分野と同様に、サイバーセキュリティの専門家は、サイバーセキュリティアプリケーションに対するブラックボックスMLソリューションを受け入れることに消極的だった。 この反省は、MLベースのシステムにおける意思決定の仕方を説明するツールとして、eXplainable Artificial Intelligence(XAI)の採用を推し進めた。 本稿では,業界5.0における各種XAIによる侵入検知システムに関する包括的調査と,Adversarial XIDS (Adv-XIDS) アプローチのレンズによるサイバーセキュリティ実践に対する説明可能性と解釈性の影響について検討する。 さらに,業界5.0におけるXAIサイバーセキュリティシステムの可能性と課題について分析し,今後,業界5.0で採用されるXAIベースのソリューションについて検討する。 この厳密な分析は、特定の領域内でのその後の研究活動の基礎となる枠組みを確立できると信じている。

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