論文の概要: Neuro-Symbolic AI for Cybersecurity: State of the Art, Challenges, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06921v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 17:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.290396
• Title: Neuro-Symbolic AI for Cybersecurity: State of the Art, Challenges, and Opportunities
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティのためのニューロシンボリックAI:最先端技術、課題、機会
• Authors: Safayat Bin Hakim, Muhammad Adil, Alvaro Velasquez, Shouhuai Xu, Houbing Herbert Song,
• Abstract要約: Neuro-Symbolic (NeSy) AIが登場し、サイバーセキュリティAIに革命をもたらす可能性がある。 我々は、2019年から2025年7月までの127の出版物を分析して、この分野を体系的に特徴づけた。 因果推論統合は最も変革的な進歩であり、相関に基づくアプローチを超えて積極的に防御できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.175694396580184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional Artificial Intelligence (AI) approaches in cybersecurity exhibit fundamental limitations: inadequate conceptual grounding leading to non-robustness against novel attacks; limited instructibility impeding analyst-guided adaptation; and misalignment with cybersecurity objectives. Neuro-Symbolic (NeSy) AI has emerged with the potential to revolutionize cybersecurity AI. However, there is no systematic understanding of this emerging approach. These hybrid systems address critical cybersecurity challenges by combining neural pattern recognition with symbolic reasoning, enabling enhanced threat understanding while introducing concerning autonomous offensive capabilities that reshape threat landscapes. In this survey, we systematically characterize this field by analyzing 127 publications spanning 2019-July 2025. We introduce a Grounding-Instructibility-Alignment (G-I-A) framework to evaluate these systems, focusing on both cyber defense and cyber offense across network security, malware analysis, and cyber operations. Our analysis shows advantages of multi-agent NeSy architectures and identifies critical implementation challenges including standardization gaps, computational complexity, and human-AI collaboration requirements that constrain deployment. We show that causal reasoning integration is the most transformative advancement, enabling proactive defense beyond correlation-based approaches. Our findings highlight dual-use implications where autonomous systems demonstrate substantial capabilities in zero-day exploitation while achieving significant cost reductions, altering threat dynamics. We provide insights and future research directions, emphasizing the urgent need for community-driven standardization frameworks and responsible development practices that ensure advancement serves defensive cybersecurity objectives while maintaining societal alignment.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティにおける従来の人工知能(AI)アプローチは、概念的根拠が不十分で、新規攻撃に対する不正行為につながること、アナリストが指導する適応を妨げる命令の制限、サイバーセキュリティの目的とのミスアライメントなど、基本的な制限がある。 Neuro-Symbolic (NeSy) AIが登場し、サイバーセキュリティAIに革命をもたらす可能性がある。 しかし、この新たなアプローチについて体系的な理解はない。 これらのハイブリッドシステムは、ニューラルネットワーク認識とシンボリック推論を組み合わせることで、重要なサイバーセキュリティ問題に対処する。 本研究では,2019年7月から2025年7月までの127冊の出版物を解析し,この分野を体系的に特徴づけた。 本稿では,ネットワークセキュリティ,マルウェア解析,サイバー操作におけるサイバー防御とサイバー攻撃の両面に着目し,これらのシステムを評価するためのグラウンディング・インストラクタビリティ・アライメント(G-I-A)フレームワークを提案する。 我々の分析は,マルチエージェントのNeSyアーキテクチャの利点を示し,標準化ギャップや計算複雑性,デプロイメントを制約する人間とAIのコラボレーション要件など,重要な実装課題を特定する。 因果推論統合は最も変革的な進歩であり、相関に基づくアプローチを超えて積極的に防御できることを示す。 本研究は,ゼロデイエクスプロイトにおいて自律システムが実質的な能力を示すと同時に,コスト削減を達成し,脅威のダイナミクスを変化させる,という二重利用の意味を強調した。 我々は、コミュニティ主導の標準化フレームワークの緊急ニーズを強調し、社会の整合性を維持しつつ、防衛的なサイバーセキュリティ目標を確実に果たすための開発プラクティスを強調し、洞察と今後の研究の方向性を提供する。

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