論文の概要: Offensive Security for AI Systems: Concepts, Practices, and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06380v1
- Date: Fri, 09 May 2025 18:58:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.816972
- Title: Offensive Security for AI Systems: Concepts, Practices, and Applications
- Title（参考訳）: AIシステムに対する攻撃的セキュリティ - 概念,プラクティス,アプリケーション
- Authors: Josh Harguess, Chris M. Ward,
- Abstract要約: 従来の防御策は、AI駆動技術に直面するユニークで進化する脅威に対して、しばしば不足する。
本稿では、AIライフサイクル全体を通して脆弱性を明らかにするために、積極的な脅威シミュレーションと敵対的なテストを強調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) systems become increasingly adopted across sectors, the need for robust, proactive security strategies is paramount. Traditional defensive measures often fall short against the unique and evolving threats facing AI-driven technologies, making offensive security an essential approach for identifying and mitigating risks. This paper presents a comprehensive framework for offensive security in AI systems, emphasizing proactive threat simulation and adversarial testing to uncover vulnerabilities throughout the AI lifecycle. We examine key offensive security techniques, including weakness and vulnerability assessment, penetration testing, and red teaming, tailored specifically to address AI's unique susceptibilities. By simulating real-world attack scenarios, these methodologies reveal critical insights, informing stronger defensive strategies and advancing resilience against emerging threats. This framework advances offensive AI security from theoretical concepts to practical, actionable methodologies that organizations can implement to strengthen their AI systems against emerging threats.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムがセクターにまたがって採用されるにつれて、堅牢で積極的なセキュリティ戦略の必要性が最重要である。
従来の防衛措置は、AI駆動技術が直面するユニークな、そして進化する脅威に対して不足することが多く、攻撃的セキュリティはリスクを特定し緩和するための重要なアプローチである。
本稿では,AIシステムにおける攻撃的セキュリティのための包括的フレームワークを提案する。
我々は、AIの独特な感受性に対処するために特別に調整された、脆弱性と脆弱性評価、侵入テスト、赤いチーム化など、主要な攻撃的セキュリティ技術について検討する。
現実世界の攻撃シナリオをシミュレートすることで、これらの手法は重要な洞察を示し、より強力な防御戦略を示し、出現する脅威に対して弾力性を高める。
このフレームワークは、AIの攻撃的セキュリティを理論的概念から実践的で実行可能な方法論に進化させ、組織が新たな脅威に対してAIシステムを強化できるようにします。
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