論文の概要: Towards AI-Driven Human-Machine Co-Teaming for Adaptive and Agile Cyber Security Operation Centers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06394v1
• Date: Fri, 09 May 2025 19:38:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.824815
• Title: Towards AI-Driven Human-Machine Co-Teaming for Adaptive and Agile Cyber Security Operation Centers
• Title（参考訳）: 適応的でアジャイルなサイバーセキュリティ運用センターのためのAI駆動のヒューマンマシン共同作業に向けて
• Authors: Massimiliano Albanese, Xinming Ou, Kevin Lybarger, Daniel Lende, Dmitry Goldgof,
• Abstract要約: セキュリティオペレーションセンター(SOC)は、大量のアラート、熟練したアナリストの不足、不十分な統合ツールによって、サイバーセキュリティの脅威を管理する上で、ますます難しい課題に直面している。 我々は、脅威インテリジェンス、警告トリアージ、インシデント応答を強化するために、大規模言語モデル(LLM)を活用するAI駆動のヒューマンマシン共同チームパラダイムを導入する。 我々は,LSMをベースとしたAIエージェントが,SOC操作に埋め込まれた暗黙の知識を人間アナリストから学ぶというビジョンを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.959615037146599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Security Operations Centers (SOCs) face growing challenges in managing cybersecurity threats due to an overwhelming volume of alerts, a shortage of skilled analysts, and poorly integrated tools. Human-AI collaboration offers a promising path to augment the capabilities of SOC analysts while reducing their cognitive overload. To this end, we introduce an AI-driven human-machine co-teaming paradigm that leverages large language models (LLMs) to enhance threat intelligence, alert triage, and incident response workflows. We present a vision in which LLM-based AI agents learn from human analysts the tacit knowledge embedded in SOC operations, enabling the AI agents to improve their performance on SOC tasks through this co-teaming. We invite SOCs to collaborate with us to further develop this process and uncover replicable patterns where human-AI co-teaming yields measurable improvements in SOC productivity.
• Abstract（参考訳）: セキュリティオペレーションセンター(SOC)は、大量のアラート、熟練したアナリストの不足、不十分な統合ツールによって、サイバーセキュリティの脅威を管理する上で、ますます難しい課題に直面している。 人間とAIのコラボレーションは、認知的過負荷を減らしながら、SOCアナリストの能力を増強する有望な道を提供する。 この目的のために、脅威インテリジェンス、警告トリアージ、インシデント対応ワークフローを強化するために、大規模言語モデル(LLM)を活用するAI駆動のヒューマンマシン共同チームパラダイムを導入する。 我々は,LSMをベースとしたAIエージェントが,SOC操作に埋め込まれた暗黙の知識を人間アナリストから学ぶというビジョンを提示する。 私たちはSOCに協力して、このプロセスをさらに発展させ、人間-AIの共同作業がSOC生産性の計測可能な改善をもたらすレプリカブルなパターンを明らかにするように依頼します。

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