Fugu-MT 論文翻訳(概要): Coherence-driven inference for cybersecurity

論文の概要: Coherence-driven inference for cybersecurity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18520v1
Date: Tue, 23 Sep 2025 01:32:28 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.634655
Title: Coherence-driven inference for cybersecurity
Title（参考訳）: サイバーセキュリティのためのコヒーレンス駆動推論
Authors: Steve Huntsman,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語データに重み付けされたグラフをコンパイルして、サイバーセキュリティにおける赤と青のチーム操作に関連する自動コヒーレンス駆動推論(CDI)を可能にする。これは、サイバーセキュリティにおける意思決定と、最終的には自律的なブルーチームオペレーションのほぼ中期的な約束を持つ自動CDIの初期の応用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1929584800629671
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) can compile weighted graphs on natural language data to enable automatic coherence-driven inference (CDI) relevant to red and blue team operations in cybersecurity. This represents an early application of automatic CDI that holds near- to medium-term promise for decision-making in cybersecurity and eventually also for autonomous blue team operations.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語データに重み付けされたグラフをコンパイルして、サイバーセキュリティにおける赤と青のチーム操作に関連する自動コヒーレンス駆動推論(CDI)を可能にする。これは、サイバーセキュリティにおける意思決定と、最終的には自律的なブルーチームオペレーションのほぼ中期的な約束を持つ自動CDIの初期の応用である。

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