論文の概要: Ontology-Aware RAG for Improved Question-Answering in Cybersecurity Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14191v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 21:52:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-22 07:36:57.560516
• Title: Ontology-Aware RAG for Improved Question-Answering in Cybersecurity Education
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティ教育における質問応答改善のためのオントロジー対応RAG
• Authors: Chengshuai Zhao, Garima Agrawal, Tharindu Kumarage, Zhen Tan, Yuli Deng, Ying-Chih Chen, Huan Liu,
• Abstract要約: AIによる質問応答(QA)システムは、サイバーセキュリティの問題解決における不確実性を積極的に管理することができる。 大規模言語モデル(LLM)は、高度な言語理解とユーザエンゲージメントを提供するAI駆動のQAシステムで注目を集めている。 我々は,サイバーセキュリティ教育における信頼性および安全性の高いQAシステムを開発するための,オントロジー対応検索強化世代(RAG)アプローチであるCyberRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.838970688067725
• License:
• Abstract: Integrating AI into education has the potential to transform the teaching of science and technology courses, particularly in the field of cybersecurity. AI-driven question-answering (QA) systems can actively manage uncertainty in cybersecurity problem-solving, offering interactive, inquiry-based learning experiences. Large language models (LLMs) have gained prominence in AI-driven QA systems, offering advanced language understanding and user engagement. However, they face challenges like hallucinations and limited domain-specific knowledge, which reduce their reliability in educational settings. To address these challenges, we propose CyberRAG, an ontology-aware retrieval-augmented generation (RAG) approach for developing a reliable and safe QA system in cybersecurity education. CyberRAG employs a two-step approach: first, it augments the domain-specific knowledge by retrieving validated cybersecurity documents from a knowledge base to enhance the relevance and accuracy of the response. Second, it mitigates hallucinations and misuse by integrating a knowledge graph ontology to validate the final answer. Experiments on publicly available cybersecurity datasets show that CyberRAG delivers accurate, reliable responses aligned with domain knowledge, demonstrating the potential of AI tools to enhance education.
• Abstract（参考訳）: AIを教育に統合することは、特にサイバーセキュリティの分野で、科学と技術コースの教えを変える可能性がある。 AIによる質問応答(QA)システムは、サイバーセキュリティの問題解決における不確実性を積極的に管理し、インタラクティブな質問ベースの学習体験を提供する。 大規模言語モデル(LLM)は、高度な言語理解とユーザエンゲージメントを提供するAI駆動のQAシステムで注目を集めている。 しかし、幻覚や限られたドメイン固有の知識といった課題に直面し、教育環境における信頼性を低下させる。 これらの課題に対処するため,サイバーセキュリティ教育における信頼性と安全性の確保を目的とした,オントロジー対応検索強化世代(RAG)アプローチであるCyberRAGを提案する。 まず、検証済みのサイバーセキュリティ文書を知識ベースから回収し、応答の妥当性と正確性を高めることで、ドメイン固有の知識を強化する。 第二に、知識グラフオントロジーを統合することで幻覚と誤用を軽減し、最終的な答えを検証する。 公開されているサイバーセキュリティデータセットの実験は、CyberRAGが正確な信頼性の高い応答をドメイン知識に合わせて提供し、教育を強化するAIツールの可能性を実証していることを示している。

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