論文の概要: A Survey on Offensive AI Within Cybersecurity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03566v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 17:36:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 21:17:55.458679
- Title: A Survey on Offensive AI Within Cybersecurity
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおける攻撃的AIに関する調査
- Authors: Sahil Girhepuje, Aviral Verma, Gaurav Raina,
- Abstract要約: 攻撃的AIに関する調査論文は、AIシステムに対する攻撃および使用に関する様々な側面を包括的にカバーする。
消費者、企業、公共のデジタルインフラストラクチャなど、さまざまな分野における攻撃的なAIプラクティスの影響を掘り下げる。
この論文では、敵対的な機械学習、AIモデルに対する攻撃、インフラストラクチャ、インターフェース、および情報収集、ソーシャルエンジニアリング、兵器化されたAIといった攻撃的テクニックについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8206461789819075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) has witnessed major growth and integration across various domains. As AI systems become increasingly prevalent, they also become targets for threat actors to manipulate their functionality for malicious purposes. This survey paper on offensive AI will comprehensively cover various aspects related to attacks against and using AI systems. It will delve into the impact of offensive AI practices on different domains, including consumer, enterprise, and public digital infrastructure. The paper will explore adversarial machine learning, attacks against AI models, infrastructure, and interfaces, along with offensive techniques like information gathering, social engineering, and weaponized AI. Additionally, it will discuss the consequences and implications of offensive AI, presenting case studies, insights, and avenues for further research.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、さまざまな領域で大きな成長と統合を目撃している。
AIシステムがますます普及するにつれて、悪意のある目的のためにその機能を操作するための脅威アクターの標的にもなっています。
攻撃的AIに関する調査論文は、AIシステムに対する攻撃および使用に関する様々な側面を包括的にカバーする。
消費者、企業、公共のデジタルインフラストラクチャなど、さまざまな分野における攻撃的なAIプラクティスの影響を掘り下げる。
この論文では、敵対的な機械学習、AIモデルに対する攻撃、インフラストラクチャ、インターフェース、および情報収集、ソーシャルエンジニアリング、兵器化されたAIといった攻撃的テクニックについて検討する。
さらに、攻撃的なAIの結果と影響について議論し、さらなる研究のためのケーススタディ、洞察、道程を提示する。
関連論文リスト
- Artificial Intelligence as the New Hacker: Developing Agents for Offensive Security [0.0]
本稿では,人工知能(AI)の攻撃的サイバーセキュリティへの統合について検討する。
サイバー攻撃をシミュレートし実行するために設計された、自律的なAIエージェントであるReaperAIを開発している。
ReaperAIは、セキュリティ脆弱性を自律的に識別し、悪用し、分析する可能性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T18:15:12Z) - Particip-AI: A Democratic Surveying Framework for Anticipating Future AI Use Cases, Harms and Benefits [54.648819983899614]
汎用AIは、一般大衆がAIを使用してそのパワーを利用するための障壁を下げたようだ。
本稿では,AI利用事例とその影響を推測し,評価するためのフレームワークであるPartICIP-AIを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T19:12:37Z) - XAI for Cybersecurity: State of the Art, Challenges, Open Issues and
Future Directions [16.633632244131775]
AIモデルは、開発者が特定の決定の背後にある理由の説明や追跡ができないブラックボックスとして現れることが多い。
説明可能なAI(XAI)は、情報を抽出し、結果を視覚化するのに役立つ、急速に成長する研究分野である。
本報告では,サイバーセキュリティと攻撃形態について概説する。
次に、従来のAI技術の使用とその関連する課題について議論し、様々なアプリケーションでXAIを使用するための扉を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-03T02:15:30Z) - Proceedings of the Artificial Intelligence for Cyber Security (AICS)
Workshop at AAAI 2022 [55.573187938617636]
ワークショップは、サイバーセキュリティの問題へのAIの適用に焦点を当てる。
サイバーシステムは大量のデータを生成し、これを効果的に活用することは人間の能力を超えます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T18:27:41Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z) - Structured access to AI capabilities: an emerging paradigm for safe AI
deployment [0.0]
AIシステムをオープンに普及させる代わりに、開発者はAIシステムとの制御された腕の長さのインタラクションを促進する。
Aimは、危険なAI能力が広くアクセスされることを防ぐと同時に、安全に使用できるAI機能へのアクセスを保護することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T19:30:16Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z) - The Threat of Offensive AI to Organizations [52.011307264694665]
この調査は、組織に対する攻撃的なAIの脅威を調査する。
まず、AIが敵の方法、戦略、目標、および全体的な攻撃モデルをどのように変えるかについて議論する。
そして、文献レビューを通じて、敵が攻撃を強化するために使用できる33の攻撃的AI能力を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T01:03:28Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - Security and Privacy for Artificial Intelligence: Opportunities and
Challenges [11.368470074697747]
近年、ほとんどのAIモデルは高度なハッキング技術に弱い。
この課題は、敵AIの研究努力を共同で進めるきっかけとなった。
我々は、AIアプリケーションに対する敵攻撃を実証する総合的なサイバーセキュリティレビューを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T06:06:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。