論文の概要: Frontier AI's Impact on the Cybersecurity Landscape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05408v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 17:35:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:01.679674
• Title: Frontier AI's Impact on the Cybersecurity Landscape
• Title（参考訳）: Frontier AIがサイバーセキュリティの景観に与える影響
• Authors: Wenbo Guo, Yujin Potter, Tianneng Shi, Zhun Wang, Andy Zhang, Dawn Song,
• Abstract要約: 本稿では,フロンティアAIがサイバーセキュリティに与える影響を詳細に分析する。 まず、サイバーセキュリティにおけるフロンティアAIの限界リスクを定義し、分類する。 そして、サイバーセキュリティにおけるフロンティアAIの現在と将来の影響を体系的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.771086928042315
• License:
• Abstract: As frontier AI advances rapidly, understanding its impact on cybersecurity and inherent risks is essential to ensuring safe AI evolution (e.g., guiding risk mitigation and informing policymakers). While some studies review AI applications in cybersecurity, none of them comprehensively discuss AI's future impacts or provide concrete recommendations for navigating its safe and secure usage. This paper presents an in-depth analysis of frontier AI's impact on cybersecurity and establishes a systematic framework for risk assessment and mitigation. To this end, we first define and categorize the marginal risks of frontier AI in cybersecurity and then systemically analyze the current and future impacts of frontier AI in cybersecurity, qualitatively and quantitatively. We also discuss why frontier AI likely benefits attackers more than defenders in the short term from equivalence classes, asymmetry, and economic impact. Next, we explore frontier AI's impact on future software system development, including enabling complex hybrid systems while introducing new risks. Based on our findings, we provide security recommendations, including constructing fine-grained benchmarks for risk assessment, designing AI agents for defenses, building security mechanisms and provable defenses for hybrid systems, enhancing pre-deployment security testing and transparency, and strengthening defenses for users. Finally, we present long-term research questions essential for understanding AI's future impacts and unleashing its defensive capabilities.
• Abstract（参考訳）: フロンティアAIが急速に進歩するにつれて、サイバーセキュリティと固有のリスクに対するその影響を理解することは、安全なAI進化(リスク軽減の指導や政策立案者への通知など)を保証する上で不可欠である。 サイバーセキュリティにおけるAI応用をレビューする研究もあるが、AIの将来的な影響について包括的に議論したり、その安全で安全な使用をナビゲートするための具体的な勧告を提供したりはしない。 本稿では,フロンティアAIがサイバーセキュリティに与える影響を詳細に分析し,リスク評価と緩和のための体系的な枠組みを確立する。 この目的のために、サイバーセキュリティにおけるフロンティアAIの限界リスクを定義して分類し、その後、サイバーセキュリティにおけるフロンティアAIの現在および将来の影響を質的かつ定量的に体系的に分析する。 また、同値クラス、非対称性、経済的影響から短期的には、フロンティアAIが攻撃者により多くの利益をもたらす可能性がある理由についても論じる。 次に、新しいリスクを導入しながら複雑なハイブリッドシステムを可能にすることを含む、将来のソフトウェアシステム開発に対するフロンティアAIの影響について検討する。 私たちの発見に基づいて、リスク評価のためのきめ細かいベンチマークの構築、防衛のためのAIエージェントの設計、ハイブリッドシステムのためのセキュリティメカニズムの構築、デプロイ前のセキュリティテストと透明性の強化、ユーザの防御強化など、セキュリティレコメンデーションを提供します。 最後に、AIの将来的な影響を理解し、その防御能力を解き放つために不可欠な長期的な研究課題を提示する。

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