論文の概要: Enforcing Cybersecurity Constraints for LLM-driven Robot Agents for Online Transactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15546v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 01:01:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.076102
• Title: Enforcing Cybersecurity Constraints for LLM-driven Robot Agents for Online Transactions
• Title（参考訳）: オンライン取引におけるLCM駆動型ロボットエージェントのサイバーセキュリティ制約の実施
• Authors: Shraddha Pradipbhai Shah, Aditya Vilas Deshpande,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)をオンライントランザクションを実行するための自律ロボットエージェントに統合することは、重大なサイバーセキュリティ上の課題を引き起こす。 この研究は、データ漏洩、トランザクション詐欺、システム操作に関連するリスクを軽減するために、堅牢なサイバーセキュリティの制約を強制することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) into autonomous robotic agents for conducting online transactions poses significant cybersecurity challenges. This study aims to enforce robust cybersecurity constraints to mitigate the risks associated with data breaches, transaction fraud, and system manipulation. The background focuses on the rise of LLM-driven robotic systems in e-commerce, finance, and service industries, alongside the vulnerabilities they introduce. A novel security architecture combining blockchain technology with multi-factor authentication (MFA) and real-time anomaly detection was implemented to safeguard transactions. Key performance metrics such as transaction integrity, response time, and breach detection accuracy were evaluated, showing improved security and system performance. The results highlight that the proposed architecture reduced fraudulent transactions by 90%, improved breach detection accuracy to 98%, and ensured secure transaction validation within a latency of 0.05 seconds. These findings emphasize the importance of cybersecurity in the deployment of LLM-driven robotic systems and suggest a framework adaptable to various online platforms.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をオンライントランザクションを実行するための自律ロボットエージェントに統合することは、重大なサイバーセキュリティ上の課題を引き起こす。 この研究は、データ漏洩、トランザクション詐欺、システム操作に関連するリスクを軽減するために、堅牢なサイバーセキュリティの制約を強制することを目的としている。 背景には、電子商取引、金融、サービス産業におけるLLM駆動ロボットシステムの台頭と、それらが導入する脆弱性に焦点が当てられている。 ブロックチェーン技術とマルチファクタ認証(MFA)とリアルタイム異常検出を組み合わせた,新たなセキュリティアーキテクチャが実装され,トランザクションの保護が可能になった。 トランザクションの整合性、応答時間、違反検出精度などの重要なパフォーマンス指標を評価し、セキュリティとシステムパフォーマンスを改善した。 その結果、提案アーキテクチャは不正トランザクションを90%削減し、違反検出精度を98%改善し、レイテンシ0.05秒でセキュアなトランザクションバリデーションが保証された。 これらの知見は、LLM駆動ロボットシステムの展開におけるサイバーセキュリティの重要性を強調し、様々なオンラインプラットフォームに適用可能なフレームワークを提案する。

関連論文リスト

• "Blockchain-Enabled Zero Trust Framework for Securing FinTech Ecosystems Against Insider Threats and Cyber Attacks" [0.6437284704257459]
  セキュリティメカニズムは、インサイダー攻撃、マルウェア侵入、APT(Advanced Persistent Threats)のような進化する脅威に対して不十分である 本稿では、ブロックチェーン統合Zero Trustフレームワークを提案し、"Never Trust, Always"の原則に準拠した。 このフレームワークはスマートコントラクトを使用して、MFA(Multi Factor Authentication)、RBAC(Role-Based Access Control)、Just-In-Time(JIT)アクセス権限を強制する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-26T15:21:04Z)
• Enterprise Security Incident Analysis and Countermeasures Based on the T-Mobile Data Breach [0.0]
  本稿では,2021年と2023年に行われたT-Mobileの重要データ漏洩を包括的に分析する。 システム、インフラストラクチャ、公開エンドポイントをターゲットにしたフルスペクトルセキュリティ監査が含まれている。 金融モデルでは、5年間の投資が予想される侵害損失の1.1%に満たないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-17T09:22:52Z)
• Cyber Attacks Detection, Prevention, and Source Localization in Digital Substation Communication using Hybrid Statistical-Deep Learning [39.58317527488534]
  本稿では, IEC 61850 SV インジェクション攻撃の検出, 防止, ソースローカライズのためのハイブリッド統計深度学習法を提案する。 悪質なSVフレームを最小の処理オーバーヘッドとレイテンシで事実上破棄し、通信ネットワークのレイテンシと時間同期の問題に対して堅牢性を維持する。 IEC 61850準拠のデジタル変電所における本手法の実用的展開適性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-01T07:38:22Z)
• Expert-in-the-Loop Systems with Cross-Domain and In-Domain Few-Shot Learning for Software Vulnerability Detection [38.083049237330826]
  本研究では,CWE(Common Weaknessions)を用いたPythonコードの識別をシミュレーションすることにより,ソフトウェア脆弱性評価におけるLLM(Large Language Models)の利用について検討する。 その結果,ゼロショットプロンプトは性能が低いが,少数ショットプロンプトは分類性能を著しく向上させることがわかった。 モデル信頼性、解釈可能性、敵の堅牢性といった課題は、将来の研究にとって重要な領域のままである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-11T18:43:51Z)
• AI-Powered Anomaly Detection with Blockchain for Real-Time Security and Reliability in Autonomous Vehicles [1.1797787239802762]
  我々は、リアルタイム異常検出のための人工知能(AI)のパワーとブロックチェーン技術を組み合わせて、悪意のあるアクティビティを検出して防止する新しいフレームワークを開発する。 このフレームワークでは、センサデータと異常アラートをブロックチェーン台帳にセキュアに格納する分散プラットフォームを使用して、データの不正性と信頼性を保証している。 これにより、AVシステムは、サイバースペースとハードウェアコンポーネントの両方の障害からの攻撃に対してより耐性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-10T12:53:28Z)
• Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Base-8B Technical Report [50.268821168513654]
  我々は,Llama 3.1アーキテクチャ上に構築された,サイバーセキュリティにフォーカスした大規模言語モデル(LLM)であるFoundation-Sec-8Bを紹介する。 我々は、Llama 3.1-70B と GPT-4o-mini がサイバーセキュリティ固有のタスクで一致していることを示し、確立された新しいサイバーセキュリティベンチマークと新しいサイバーセキュリティベンチマークの両方で評価した。 当社のモデルを一般公開することで、公開とプライベート両方のサイバーセキュリティ状況において、AI駆動ツールの進歩と採用を加速することを目指しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T08:41:12Z)
• Assessing the influence of cybersecurity threats and risks on the adoption and growth of digital banking: a systematic literature review [0.0]
  本研究では,サイバーセキュリティの脅威がデジタルバンキングのセキュリティ,適用,規制遵守に与える影響について検討する。 デジタルバンキングプラットフォームをターゲットとする最も一般的なサイバー脅威、現代のセキュリティ対策の効果、金融サイバーセキュリティリスクの緩和における規制フレームワークの役割を批判的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T03:14:45Z)
• Deep Learning Approaches for Anti-Money Laundering on Mobile Transactions: Review, Framework, and Directions [51.43521977132062]
  マネーロンダリング(英: Money laundering)は、不正資金の起源を隠蔽する金融犯罪である。 モバイル決済プラットフォームとスマートIoTデバイスの普及は、マネーロンダリング対策をかなり複雑にしている。 本稿では,AMLにおけるディープラーニングソリューションとその利用に関する課題について,包括的レビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T05:19:44Z)
• Towards Zero Touch Networks: Cross-Layer Automated Security Solutions for 6G Wireless Networks [39.08784216413478]
  本稿では,物理層認証とクロス層侵入検知システムを対象とした自動セキュリティフレームワークを提案する。 提案フレームワークはドリフト適応型オンライン学習技術と,動的ネットワーク環境向けに最適化されたMLモデルを自動的に生成する改良された逐次Halving(SH)ベースのAutomated ML(AutoML)手法を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T01:16:11Z)
• Securing Legacy Communication Networks via Authenticated Cyclic Redundancy Integrity Check [98.34702864029796]
  認証サイクル冗長性チェック(ACRIC)を提案する。 ACRICは、追加のハードウェアを必要とせずに後方互換性を保持し、プロトコルに依存しない。 ACRICは最小送信オーバーヘッド(1ms)で堅牢なセキュリティを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:26:05Z)
• Global Challenge for Safe and Secure LLMs Track 1 [57.08717321907755]
  LLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)は、AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が主催する先駆的イニシアチブである。 本稿では,AI Singapore(AISG)とCyberSG R&D Programme Office(CRPO)が組織した先駆的イニシアチブであるLLM(Global Challenge for Safe and Secure Large Language Models)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T08:20:31Z)
• Enhancing Enterprise Security with Zero Trust Architecture [0.0]
  Zero Trust Architecture (ZTA) は、現代のサイバーセキュリティに対する変革的なアプローチである。 ZTAは、ユーザ、デバイス、システムがデフォルトで信頼できないことを前提として、セキュリティパラダイムをシフトする。 本稿では、アイデンティティとアクセス管理(IAM)、マイクロセグメンテーション、継続的監視、行動分析など、ZTAの重要なコンポーネントについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T21:53:16Z)
• Blockchain-Based Trust and Transparency in Airline Reservation Systems using Microservices Architecture [1.03590082373586]
  本研究は,分散データベースやトランザクションの永久記録,プログラムのコードを通じて実行されるトランザクション条項など,ブロックチェーン技術の主要なコンポーネントについて検討する。 その結果、コンセンサスプロセスと耐性データ生成の結果、予約のバリエーションが30%減少し、データ同期が向上した。 システムのアーキテクチャには1ポイントの障害はなく、信頼性は98%を超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:58:22Z)
• Machine Learning-Assisted Intrusion Detection for Enhancing Internet of Things Security [1.2369895513397127]
  IoT(Internet of Things)に対する攻撃は、デバイス、アプリケーション、インタラクションのネットワーク化と統合化が進むにつれて増加している。 IoTデバイスを効率的にセキュアにするためには、侵入システムのリアルタイム検出が重要である。 本稿では、IoTセキュリティのための機械学習ベースの侵入検知戦略に関する最新の研究について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T19:24:34Z)
• Securing Federated Learning with Control-Flow Attestation: A Novel Framework for Enhanced Integrity and Resilience against Adversarial Attacks [2.28438857884398]
  分散機械学習パラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は、新たなサイバーセキュリティ課題を導入した。 本研究では,従来サイバーセキュリティに用いられてきた制御フロー(CFA)機構にインスパイアされた,革新的なセキュリティフレームワークを提案する。 我々は、ネットワーク全体にわたるモデル更新の完全性を認証し、検証し、モデル中毒や敵対的干渉に関連するリスクを効果的に軽減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T04:03:34Z)
• On the Vulnerability of LLM/VLM-Controlled Robotics [54.57914943017522]
  大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)を統合するロボットシステムの脆弱性を,入力モダリティの感度によって強調する。 LLM/VLM制御型2つのロボットシステムにおいて,単純な入力摂動がタスク実行の成功率を22.2%,14.6%減少させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T22:01:45Z)
• Purple Llama CyberSecEval: A Secure Coding Benchmark for Language Models [41.068780235482514]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) のプログラミングアシスタントとしてのサイバーセキュリティを促進するために開発された,包括的なベンチマークであるCyberSecEvalを提案する。 CyberSecEvalは、2つの重要なセキュリティ領域におけるLSMの徹底的な評価を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T22:07:54Z)
• Robust Machine Learning Systems: Challenges, Current Trends, Perspectives, and the Road Ahead [24.60052335548398]
  機械学習(ML)技術は、スマートサイバーフィジカルシステム(CPS)とIoT(Internet-of-Things)によって急速に採用されています。 ハードウェアとソフトウェアの両方のレベルで、さまざまなセキュリティと信頼性の脅威に脆弱であり、その正確性を損ないます。 本稿では、現代のMLシステムの顕著な脆弱性を要約し、これらの脆弱性に対する防御と緩和技術の成功を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-04T20:06:56Z)

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。