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。

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