論文の概要: Autonomous AI-based Cybersecurity Framework for Critical Infrastructure: Real-Time Threat Mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07416v1
- Date: Thu, 10 Jul 2025 04:17:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.271219
- Title: Autonomous AI-based Cybersecurity Framework for Critical Infrastructure: Real-Time Threat Mitigation
- Title（参考訳）: クリティカルインフラストラクチャのための自律型AIベースのサイバーセキュリティフレームワーク - リアルタイムの脅威軽減
- Authors: Jenifer Paulraj, Brindha Raghuraman, Nagarani Gopalakrishnan, Yazan Otoum,
- Abstract要約: 我々は、リアルタイムの脆弱性検出、脅威モデリング、自動修復を強化するためのハイブリッドAI駆動型サイバーセキュリティフレームワークを提案する。
我々の発見は、新興のサイバー脅威に対する重要なインフラシステムのセキュリティとレジリエンスを強化するための実用的な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Critical infrastructure systems, including energy grids, healthcare facilities, transportation networks, and water distribution systems, are pivotal to societal stability and economic resilience. However, the increasing interconnectivity of these systems exposes them to various cyber threats, including ransomware, Denial-of-Service (DoS) attacks, and Advanced Persistent Threats (APTs). This paper examines cybersecurity vulnerabilities in critical infrastructure, highlighting the threat landscape, attack vectors, and the role of Artificial Intelligence (AI) in mitigating these risks. We propose a hybrid AI-driven cybersecurity framework to enhance real-time vulnerability detection, threat modelling, and automated remediation. This study also addresses the complexities of adversarial AI, regulatory compliance, and integration. Our findings provide actionable insights to strengthen the security and resilience of critical infrastructure systems against emerging cyber threats.
- Abstract（参考訳）: エネルギーグリッド、医療施設、交通網、配水システムを含む重要なインフラシステムは、社会の安定と経済の回復に重要な役割を担っている。
しかしながら、これらのシステムの相互接続性の向上は、ランサムウェア、DoS攻撃、APT(Advanced Persistent Threats)など、様々なサイバー脅威にさらされる。
本稿では,重要なインフラにおけるサイバーセキュリティの脆弱性を調査し,脅威の状況,攻撃ベクトル,人工知能(AI)の役割を明らかにする。
我々は、リアルタイムの脆弱性検出、脅威モデリング、自動修復を強化するためのハイブリッドAI駆動型サイバーセキュリティフレームワークを提案する。
この研究は、敵AI、規制コンプライアンス、統合の複雑さにも対処する。
我々の発見は、新興のサイバー脅威に対する重要なインフラシステムのセキュリティとレジリエンスを強化するための実用的な洞察を提供する。
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