論文の概要: ADAPT: A Game-Theoretic and Neuro-Symbolic Framework for Automated Distributed Adaptive Penetration Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00217v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 21:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:31.780974
• Title: ADAPT: A Game-Theoretic and Neuro-Symbolic Framework for Automated Distributed Adaptive Penetration Testing
• Title（参考訳）: ADAPT: 自動分散適応浸透テストのためのゲーム理論とニューロシンボリックフレームワーク
• Authors: Haozhe Lei, Yunfei Ge, Quanyan Zhu,
• Abstract要約: AIを医療などの現代的なクリティカルインフラストラクチャシステムに統合することで、新たな脆弱性が導入された。 ADAPTは、自動分散適応浸透テストのためのゲーム理論およびニューロシンボリックフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.101825065498552
• License:
• Abstract: The integration of AI into modern critical infrastructure systems, such as healthcare, has introduced new vulnerabilities that can significantly impact workflow, efficiency, and safety. Additionally, the increased connectivity has made traditional human-driven penetration testing insufficient for assessing risks and developing remediation strategies. Consequently, there is a pressing need for a distributed, adaptive, and efficient automated penetration testing framework that not only identifies vulnerabilities but also provides countermeasures to enhance security posture. This work presents ADAPT, a game-theoretic and neuro-symbolic framework for automated distributed adaptive penetration testing, specifically designed to address the unique cybersecurity challenges of AI-enabled healthcare infrastructure networks. We use a healthcare system case study to illustrate the methodologies within ADAPT. The proposed solution enables a learning-based risk assessment. Numerical experiments are used to demonstrate effective countermeasures against various tactical techniques employed by adversarial AI.
• Abstract（参考訳）: AIを医療などの現代的なクリティカルインフラストラクチャシステムに統合することで、ワークフローや効率、安全性に大きな影響を及ぼす可能性のある、新たな脆弱性が導入された。 さらに、接続性の向上により、従来の人間による侵入テストはリスクの評価や修復戦略の開発に不十分になった。 その結果、脆弱性を識別するだけでなく、セキュリティ姿勢を高めるための対策も提供する、分散的で適応的で効率的な自動浸透テストフレームワークの必要性が高まっている。 この研究は、AI対応の医療インフラネットワークにおけるユニークなサイバーセキュリティ問題に対処するために特別に設計された、自動分散適応浸透テストのためのゲーム理論とニューロシンボリックフレームワークであるADAPTを提示する。 我々は、ADAPT内の方法論を説明するために、医療システムケーススタディを使用します。 提案手法は,学習に基づくリスク評価を可能にする。 数値実験は、敵AIが使用する様々な戦術的手法に対する効果的な対策を示すために用いられる。

関連論文リスト

• EAIRiskBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [47.69642609574771]
  EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 EAIRiskBenchは、EAIシナリオにおける自動物理的リスクアセスメントのための新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z)
• Multi-agent Reinforcement Learning-based Network Intrusion Detection System [3.4636217357968904]
  侵入検知システム(IDS)は,コンピュータネットワークのセキュリティ確保において重要な役割を担っている。 本稿では,自動,効率的,堅牢なネットワーク侵入検出が可能な,新しいマルチエージェント強化学習(RL)アーキテクチャを提案する。 我々のソリューションは、新しい攻撃の追加に対応し、既存の攻撃パターンの変更に効果的に適応するように設計されたレジリエントなアーキテクチャを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:18:59Z)
• Dynamic Vulnerability Criticality Calculator for Industrial Control Systems [0.0]
  本稿では,動的脆弱性臨界計算機を提案する革新的な手法を提案する。 本手法は, 環境トポロジの分析と, 展開されたセキュリティ機構の有効性を包含する。 本手法では,これらの要因を総合的なファジィ認知マップモデルに統合し,攻撃経路を組み込んで全体の脆弱性スコアを総合的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T09:48:47Z)
• Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
  この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。 本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
• Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
  我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。 実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z)
• RAISE -- Radiology AI Safety, an End-to-end lifecycle approach [5.829180249228172]
  放射線学へのAIの統合は、臨床ケアの供給と効率を改善する機会をもたらす。 モデルが安全性、有効性、有効性の最高基準を満たすことに注力すべきである。 ここで提示されるロードマップは、放射線学におけるデプロイ可能で信頼性があり、安全なAIの達成を早めることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T15:59:14Z)
• Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
  本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。 シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T19:57:19Z)
• Increasing the Confidence of Deep Neural Networks by Coverage Analysis [71.57324258813674]
  本稿では、異なる安全でない入力に対してモデルを強化するために、カバレッジパラダイムに基づく軽量な監視アーキテクチャを提案する。 実験結果から,提案手法は強力な対向例とアウト・オブ・ディストリビューション・インプットの両方を検出するのに有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-28T16:38:26Z)
• Detection of Insider Attacks in Distributed Projected Subgradient Algorithms [11.096339082411882]
  汎用ニューラルネットワークは悪質なエージェントの検出とローカライズに特に適していることを示す。 本稿では,連合学習における最先端のアプローチ,すなわち協調型ピアツーピア機械学習プロトコルを採用することを提案する。 シミュレーションでは,AIに基づく手法の有効性と有効性を検証するために,最小二乗問題を考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T08:01:06Z)
• Identifying Vulnerabilities of Industrial Control Systems using Evolutionary Multiobjective Optimisation [1.8275108630751844]
  進化的多目的最適化(EMO)アルゴリズムを用いて,実世界の産業制御システム(ICS)の脆弱性を同定する。 本手法は化学プラントシミュレータであるテネシー・イーストマン (TE) プロセスモデルを用いて評価した。 新たな侵入検知システムという形でこれらの攻撃に対する防御が開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T00:22:48Z)
• Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning and concept drift [62.997667081978825]
  人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。 本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)

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。