論文の概要: Adaptive Cybersecurity Architecture for Digital Product Ecosystems Using Agentic AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20640v2
- Date: Thu, 02 Oct 2025 00:45:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.090163
- Title: Adaptive Cybersecurity Architecture for Digital Product Ecosystems Using Agentic AI
- Title（参考訳）: エージェントAIを用いたデジタル製品エコシステムの適応型サイバーセキュリティアーキテクチャ
- Authors: Oluwakemi T. Olayinka, Sumeet Jeswani, Divine Iloh,
- Abstract要約: 本研究では,動的学習と文脈認識型意思決定が可能な自律目標駆動エージェントを提案する。
行動ベースライン、分散リスクスコア、フェデレーションされた脅威情報共有は重要な特徴である。
このアーキテクチャは、複雑なデジタルインフラストラクチャを保護するインテリジェントでスケーラブルな青写真を提供する。
- 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: Traditional static cybersecurity models often struggle with scalability, real-time detection, and contextual responsiveness in the current digital product ecosystems which include cloud services, application programming interfaces (APIs), mobile platforms, and edge devices. This study introduces autonomous goal driven agents capable of dynamic learning and context-aware decision making as part of an adaptive cybersecurity architecture driven by agentic artificial intelligence (AI). To facilitate autonomous threat mitigation, proactive policy enforcement, and real-time anomaly detection, this framework integrates agentic AI across the key ecosystem layers. Behavioral baselining, decentralized risk scoring, and federated threat intelligence sharing are important features. The capacity of the system to identify zero-day attacks and dynamically modify access policies was demonstrated through native cloud simulations. The evaluation results show increased adaptability, decreased response latency, and improved detection accuracy. The architecture provides an intelligent and scalable blueprint for safeguarding complex digital infrastructure and is compatible with zero-trust models, thereby supporting the adherence to international cybersecurity regulations.
- Abstract（参考訳）: 従来の静的サイバーセキュリティモデルは、クラウドサービス、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)、モバイルプラットフォーム、エッジデバイスを含む現在のデジタル製品エコシステムにおいて、スケーラビリティ、リアルタイム検出、コンテキスト応答性に苦しむことが多い。
本研究では,エージェント人工知能(AI)によって駆動される適応型サイバーセキュリティアーキテクチャの一部として,動的学習と文脈認識による意思決定が可能な自律目標駆動エージェントを紹介する。
このフレームワークは、自律的な脅威軽減、積極的なポリシー適用、リアルタイム異常検出を容易にするために、主要なエコシステム層にまたがるエージェントAIを統合する。
行動ベースライン、分散リスクスコア、フェデレーションされた脅威情報共有は重要な特徴である。
ゼロデイ攻撃を特定し、アクセスポリシーを動的に変更するシステムの能力は、ネイティブクラウドシミュレーションによって実証された。
その結果,適応性の向上,応答遅延の低減,検出精度の向上が得られた。
このアーキテクチャは、複雑なデジタルインフラストラクチャを保護するインテリジェントでスケーラブルな青写真を提供し、ゼロトラストモデルと互換性があり、国際的なサイバーセキュリティ規制の遵守をサポートする。
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