論文の概要: PenTest++: Elevating Ethical Hacking with AI and Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09484v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 16:46:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:49:13.281023
- Title: PenTest++: Elevating Ethical Hacking with AI and Automation
- Title（参考訳）: PenTest++: 倫理的ハッキングをAIと自動化で高める
- Authors: Haitham S. Al-Sinani, Chris J. Mitchell,
- Abstract要約: PenTest++はAIの拡張されたシステムで、自動化と生成AI(GenAI)を統合し、倫理的ハッキングを最適化する。
自動化と人間の監視のバランスを保ち、重要な段階での意思決定を確実にします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
- License:
- Abstract: Traditional ethical hacking relies on skilled professionals and time-intensive command management, which limits its scalability and efficiency. To address these challenges, we introduce PenTest++, an AI-augmented system that integrates automation with generative AI (GenAI) to optimise ethical hacking workflows. Developed in a controlled virtual environment, PenTest++ streamlines critical penetration testing tasks, including reconnaissance, scanning, enumeration, exploitation, and documentation, while maintaining a modular and adaptable design. The system balances automation with human oversight, ensuring informed decision-making at key stages, and offers significant benefits such as enhanced efficiency, scalability, and adaptability. However, it also raises ethical considerations, including privacy concerns and the risks of AI-generated inaccuracies (hallucinations). This research underscores the potential of AI-driven systems like PenTest++ to complement human expertise in cybersecurity by automating routine tasks, enabling professionals to focus on strategic decision-making. By incorporating robust ethical safeguards and promoting ongoing refinement, PenTest++ demonstrates how AI can be responsibly harnessed to address operational and ethical challenges in the evolving cybersecurity landscape.
- Abstract（参考訳）: 従来の倫理的ハッキングは、熟練したプロフェッショナルと時間集約的なコマンド管理に依存しており、スケーラビリティと効率を制限している。
これらの課題に対処するために、PenTest++を導入する。PenTest++は、自動化と生成AI(GenAI)を統合し、倫理的ハッキングワークフローを最適化するAI拡張システムである。
コントロールされた仮想環境で開発されたPenTest++は、ルネッサンス、スキャニング、列挙、エクスプロイト、ドキュメントなど、重要な浸透テストタスクを合理化すると同時に、モジュールで適応可能な設計を維持している。
このシステムは、自動化と人間の監視のバランスを保ち、重要な段階で情報に基づく意思決定を確実にし、効率の向上、スケーラビリティ、適応性といった重要なメリットを提供する。
しかし、プライバシーの懸念やAI生成の不正確さ(幻覚)のリスクなど、倫理的配慮も高めている。
この研究は、PenTest++のようなAI駆動のシステムが、定期的なタスクを自動化することによって、サイバーセキュリティにおける人間の専門知識を補完する可能性を強調し、専門家が戦略的意思決定に集中できるようにする。
堅牢な倫理的保護を取り入れ、継続的な改善を促進することで、PenTest++は、進化するサイバーセキュリティの状況において、運用上および倫理上の課題に対処するために、AIを責任を持って活用する方法を実証する。
関連論文リスト
- An Empirical Study on Decision-Making Aspects in Responsible Software Engineering for AI [5.564793925574796]
本研究では、AIの責任あるソフトウェア工学(RSE)に固有の倫理的課題と複雑さについて検討する。
個人の価値観、新しい役割、そしてAIに対する認識は、AIのためのRSEにおける決定に責任を負う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-26T22:38:04Z) - AI-Augmented Ethical Hacking: A Practical Examination of Manual Exploitation and Privilege Escalation in Linux Environments [2.3020018305241337]
本研究は,Linux ベースの浸透試験環境における手動操作および特権エスカレーションタスクにおける生成AI(GenAI)の適用について検討する。
以上の結果から,GenAIは攻撃ベクトルの特定や,特権エスカレーション時の機密データに対する複雑な出力解析など,プロセスの合理化が可能であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T15:55:15Z) - Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization [53.80919781981027]
信頼できるAIのための重要な要件は、経験的リスク最小化のコンポーネントの設計選択に変換できる。
私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T07:53:32Z) - AI-Enhanced Ethical Hacking: A Linux-Focused Experiment [2.3020018305241337]
この研究は、Linuxベースのターゲットマシン上での侵入テストの重要な段階におけるGenAIの有効性を評価する。
このレポートは、誤用、データの偏見、幻覚、AIへの過度信頼といった潜在的なリスクを批判的に調査している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T15:02:47Z) - 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) - 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) - The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to
Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing
Workflows [55.2480439325792]
本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。
この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T01:45:14Z) - AI Potentiality and Awareness: A Position Paper from the Perspective of
Human-AI Teaming in Cybersecurity [18.324118502535775]
我々は、人間とAIのコラボレーションはサイバーセキュリティに価値があると論じている。
私たちは、AIの計算能力と人間の専門知識を取り入れたバランスのとれたアプローチの重要性を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T01:20:44Z) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
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。