論文の概要: Collaborative penetration testing suite for emerging generative AI algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19303v1
- Date: Wed, 22 Oct 2025 07:05:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:15.23222
- Title: Collaborative penetration testing suite for emerging generative AI algorithms
- Title（参考訳）: 次世代AIアルゴリズムのための協調浸透試験スイート
- Authors: Petar Radanliev,
- Abstract要約: 生成AI脆弱性: モデル反転、データ中毒、逆入力。
量子暗号ベースのRLWEプロトコル。
テスト環境全体で確認された主要な脆弱性。2週間以内に70%の高重度問題が減少する。
ブロックチェーンログのリバーサ脆弱性の解決効率は90%だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Problem Space: AI Vulnerabilities and Quantum Threats Generative AI vulnerabilities: model inversion, data poisoning, adversarial inputs. Quantum threats Shor Algorithm breaking RSA ECC encryption. Challenge Secure generative AI models against classical and quantum cyberattacks. Proposed Solution Collaborative Penetration Testing Suite Five Integrated Components: DAST SAST OWASP ZAP, Burp Suite, SonarQube, Fortify. IAST Contrast Assess integrated with CI CD pipeline. Blockchain Logging Hyperledger Fabric for tamper-proof logs. Quantum Cryptography Lattice based RLWE protocols. AI Red Team Simulations Adversarial ML & Quantum-assisted attacks. Integration Layer: Unified workflow for AI, cybersecurity, and quantum experts. Key Results 300+ vulnerabilities identified across test environments. 70% reduction in high-severity issues within 2 weeks. 90% resolution efficiency for blockchain-logged vulnerabilities. Quantum-resistant cryptography maintained 100% integrity in tests. Outcome: Quantum AI Security Protocol integrating Blockchain Quantum Cryptography AI Red Teaming.
- Abstract（参考訳）: 問題空間: AI脆弱性と量子脅威 生成AI脆弱性:モデル反転、データ中毒、逆入力。
量子は、RSA ECC暗号化を破るショアアルゴリズムを脅かす。
古典的および量子サイバー攻撃に対するセキュアな生成AIモデル。
提案されたソリューションコラボレーション浸透テストスイート 5つの統合コンポーネント: DAST SAST OWASP ZAP, Burp Suite, SonarQube, Fortify
IAST Contrast AssessがCI CDパイプラインに統合される。
改ざん防止ログのためのブロックチェーンロギングHyperledger Fabric。
量子暗号格子に基づくRLWEプロトコル。
AI Red Team Simulations Adversarial MLとQuantum支援アタック。
統合レイヤ: AI、サイバーセキュリティ、量子エキスパートのための統一ワークフロー。
主要な結果 300以上の脆弱性がテスト環境全体で特定される。
2週間以内に高重度の問題を70%削減した。
ブロックチェーンログの脆弱性に対する解決効率は90%だ。
量子耐性暗号は100%の完全性を維持した。
成果: Blockchain Quantum Cryptography AI Red Teamingを統合したQuantum AI Security Protocol。
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