論文の概要: Cybersecurity AI in OT: Insights from an AI Top-10 Ranker in the Dragos OT CTF 2025

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05119v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 10:04:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.730593
• Title: Cybersecurity AI in OT: Insights from an AI Top-10 Ranker in the Dragos OT CTF 2025
• Title（参考訳）: OTにおけるサイバーセキュリティAI: OT CTF 2025におけるAIトップ10ランキングからの洞察
• Authors: Víctor Mayoral-Vilches, Luis Javier Navarrete-Lozano, Francesco Balassone, María Sanz-Gómez, Cristóbal Ricardo Veas Chávez, Maite del Mundo de Torres,
• Abstract要約: 我々は,Dragos OT CTF 2025におけるCAI(Cybersecurity AI)のパフォーマンスについて検討する。 CAIテレメトリと公式のリーダーボードデータを使用して、CAIの軌道を、主要な人間運用チームと比較して定量化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36134114973155557
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Operational Technology (OT) cybersecurity increasingly relies on rapid response across malware analysis, network forensics, and reverse engineering disciplines. We examine the performance of Cybersecurity AI (CAI), powered by the \texttt{alias1} model, during the Dragos OT CTF 2025 -- a 48-hour industrial control system (ICS) competition with more than 1,000 teams. Using CAI telemetry and official leaderboard data, we quantify CAI's trajectory relative to the leading human-operated teams. CAI reached Rank~1 between competition hours 7.0 and 8.0, crossed 10,000 points at 5.42~hours (1,846~pts/h), and completed 32 of the competition's 34 challenges before automated operations were paused at hour~24 with a final score of 18,900 points (6th place). The top-3 human teams solved 33 of 34 challenges, collectively leaving only the 600-point ``Kiddy Tags -- 1'' unsolved; they were also the only teams to clear the 1,000-point ``Moot Force'' binary. The top-5 human teams averaged 1,347~pts/h to the same milestone, marking a 37\% velocity advantage for CAI. We analyse time-resolved scoring, category coverage, and solve cadence. The evidence indicates that a mission-configured AI agent can match or exceed expert human crews in early-phase OT incident response while remaining subject to practical limits in sustained, multi-day operations.
• Abstract（参考訳）: オペレーショナル・テクノロジー(OT)のサイバーセキュリティは、マルウェア分析、ネットワーク法医学、リバースエンジニアリングの分野における迅速な対応にますます依存している。 我々は,Dragos OT CTF 2025(48時間産業制御システム(ICS)コンペティション)において,‘texttt{alias1}モデルによるサイバーセキュリティAI(CAI)’のパフォーマンスを検討した。 CAIテレメトリと公式のリーダーボードデータを使用して、CAIの軌道を、主要な人間運用チームと比較して定量化します。 CAIは、競技時間7.0から8.0の間で1位まで上昇し、5.42～24時間(1,846〜pts/h)で1万点を突破し、自動運転が24時間から24時間に停止される前に、競技の34の課題のうち32が完了し、最終スコアは18,900点(6位)となった。 トップ3の人間チームは34の課題のうち33の課題を解決し、600点の ``Kiddy Tags -- 1'' のみを未解決に残し、1000点の ``Moot Force' のバイナリをクリアした唯一のチームとなった。 トップ5の人間チームは平均1,347〜pts/hで同じマイルストーンに達した。 我々は、時間分解スコア、カテゴリーカバレッジ、ケイデンスを解析する。 この証拠は、ミッション設定されたAIエージェントが、持続的、複数日間の運用において実践的な制限を被ったまま、早期のOTインシデント応答において、専門家の乗組員と一致または超えることができることを示している。

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